Introduction
Le ML parametrique est un excellent point de depart pour des modeles lisibles et rapides.
Context
Compromis principal: explicabilite et cout faible, mais capacite limitee sur motifs complexes.
Step-by-step
- Formaliser une baseline simple (lineaire/logistique).
- Soigner le feature engineering et la validation.
- Comparer avec une methode non-parametrique pour reference.
- Documenter la stabilite des coefficients et variables clefs.
Tips & pitfalls
- Hypotheses de forme trop fortes.
- Multicolinearite non traitee.
- Mauvaise calibration de seuils metier.
Conclusion
Le ML parametrique reste la route la plus robuste pour demarrer vite et proprement.
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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?