Incertitude

Archi & Techno

Comment investir dans sa veille technologique selon son positionnement sur la courbe de la hype du Gartner

Posté le par Sylvain Fagnent

Introduction  La question est assez simple : selon la maturité technologique que je veux explorer quel(s) type(s) de veille(s) dois-je activer et quel effort dois-je porter dessus ?  Le modèle du Gartner en quelques lignes En matière d’innovation, tous les modèles sont faux, certains sont utiles et peuvent en particulier servir pour à minima situer ses propres initiatives et investir selon leur positionnement. Dans un précédent article, nous faisions un comparatif de différents modèles de diffusions de l’innovation (Gartner, Moore, Christensen), chacun apportant un angle…

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Data

Calibration de probabilité

Posté le par Samuel Rochette

Dans un article traitant des intervalles de prédiction, nous avions abordé une technique de mesure d’incertitude en régression. Qu’en est-il de cette mesure pour l’autre pan de l’apprentissage supervisé : la classification ? En classification aussi, il convient de pouvoir maîtriser le niveau de confiance dans la sortie des modèles. Prenons l’exemple canonique de la classification binaire des tumeurs (maligne / bénigne) en fonction de leur taille. On aimerait pouvoir affirmer que si la probabilité en sortie est 0.3, on a effectivement un risque de…

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Data Science

Les intervalles de prédiction

Posté le par Samuel Rochette

Dans le cadre de l’apprentissage supervisé, un modèle de régression permet d’inférer la valeur associée à une observation à partir d’exemples. Prosaïquement, on cherche à prédire le comportement moyen d’une variable cible Y à partir des variables explicatives X décrivant les observations. C’est l'espérance de Y sachant X, notée E[Y|X]. Est-il possible d’aller chercher plus d’information que le seul comportement moyen à partir d’un modèle de prédiction ? Peut-on quantifier l’erreur de notre modèle dans ses prédictions ? Pour illustrer la réponse à ces questions…

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