Introduction
Cette introduction sert de boussole avant tout choix de modele.
Context
Objectif: partir du besoin metier, des donnees disponibles et des contraintes de production.
Step-by-step
- Cadrer le probleme (predire, classer, detecter, generer, optimiser).
- Qualifier les donnees (tabulaire, texte, image, series, capteurs, graphes).
- Evaluer la verite terrain (labels fiables, rares, bruites, absents).
- Poser les contraintes (explicabilite, cout, latence, robustesse, conformite).
Tips & pitfalls
- Eviter le data leakage des la phase de split.
- Suivre le drift des distributions et des metriques.
- Choisir des metriques alignees au cout d’erreur metier.
Conclusion
Le Soleil donne la methode. Les planetes servent ensuite a choisir une famille de modeles adaptee.
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Critical review checklist
- La metrique choisie reflete-t-elle le cout reel de l erreur?
- Le protocole de validation evite-t-il toute fuite de cible?
- Le plan de monitoring couvre-t-il drift data + drift performance?
- Une strategie de fallback est-elle definie en cas de degradation?