• 10 heures
  • Moyenne

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J'ai tout compris !

Mis à jour le 23/04/2024

Découvrir les grands principes du Machine Learning

Compétences évaluées

  • Découvrir les grands principes du Machine Learning

Description

Vous avez récemment rejoint l'Office national des forêts avec comme mission la détection des feux de forêts en France.

Vous décidez d'utiliser les techniques de pointe en Machine Learning.

  • Question 1

    Le premier jour, un collègue du ministère du Tourisme vous pose une série de questions. Laquelle relève du Machine Learning plutôt que de la modélisation statistique ?

    • Est-ce que les forêts en monoculture sont plus exposées aux risques de feux de forêts que les forêts mixtes ?

    • Quelle est la relation entre la biodiversité d'une forêt et la quantité de lumière solaire qu'elle reçoit ?

    • Peut-on établir des prévisions de la probabilité de feux de forêts, parcelle par parcelle, pour le mois prochain ?

  • Question 2

    Vous entraînez un modèle de prédiction des feux sur les données 2022 du Sud de la France, en exploitant les caractéristiques des forêts méditerranéennes. Vous appliquez ce modèle sur une région du Nord du Maroc, dont les forêts sont aussi de type méditerranéen. Vous observez de bonnes performances du modèle bien que la région ne soit pas la même.

    À votre avis, pourquoi ?

    • Votre modèle marche dans le monde entier quel que soit le climat et le type de forêt.

    • Le modèle est robuste et sait extrapoler à des données non vues auparavant à condition que les données d'entrée soient similaires.

  • Question 3

    Le jeu de données suivant sur les feux de forêts au Portugal a comme variable cible la surface de forêt brûlée. Il est disponible sur le site de UCI.

    Qu'est-ce qui est vrai ?

    • La variable cible indique uniquement s’il y a eu un feu ou non.

    • Le jeu comporte 12 variables prédictives et 1 variable cible.

    • Il y a moins d'une centaine d'échantillons.

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