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Author: Admin | 2025-04-27
À la compréhension de ces algorithmes.L'université Stanford a mis en concurrence à sa rentrée d'automne 2007 deux équipes sur le projet suivant : en s'appuyant sur la base de films visualisés par chaque client d'un réseau de distribution dont les abonnements sont payés par carte magnétique, déterminer l'audience la plus probable d'un film qui n'a pas encore été vu. Une équipe s'est orientée sur une recherche d'algorithmes extrêmement fins à partir des informations de la base, une autre au contraire a pris des algorithmes extrêmement simples, mais a combiné la base fournie par le distributeur au contenu de l’Internet Movie Database (IMDB) pour enrichir ses informations. La seconde équipe a obtenu des résultats nettement plus précis. Un article[61] suggère que l'efficacité de Google tient moins à son algorithme PageRank qu'à la très grande quantité d'information que Google peut corréler par croisement des historiques de requêtes, et par l'analyse du comportement de navigation de ses utilisateurs sur les différents sites.Avec les moyens modernes de l'informatique l'une ou l'autre de ces deux solutions peut s'envisager dans chaque projet, mais d'autres techniques sont apparues qui ont prouvé leur efficacité pour améliorer la qualité des modèles et leur performance.Un modèle de qualité est un modèle rapide, dont le taux d'erreur doit être le plus bas possible. Il ne doit pas être sensible aux fluctuations de l'échantillon pour ce qui concerne les méthodes supervisées, il doit être robuste et supporter des changements lents intervenants sur les données.En outre, le fait d'être simple, compréhensible et produire des résultats interprétables facilement, augmente sa valeur. Enfin, il est paramétrable pour être réutilisable[62].Plusieurs indicateurs sont utilisés pour évaluer la qualité d'un modèle, et parmi ceux-ci les courbes ROC et lift, l'indice de Gini et l'erreur quadratique moyenne montrent où se situe la prédiction par rapport à la réalité et
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