JOUR 26 — Corrélation vs Causalité (et les variables confondantes) скачать в хорошем качестве

JOUR 26 — Corrélation vs Causalité (et les variables confondantes)

Deux variables peuvent bouger ensemble… sans que l’une cause l’autre. 😵‍💫 Aujourd’hui : Corrélation vs Causalité + le piège des variables confondantes (ex : glaces et noyades). Confondre corrélation et causalité est l’une des erreurs les plus fréquentes en analyse de données… et l’une des plus coûteuses en décision. Dans ce Jour 2 du challenge #100JoursDeML, j’explique : 🔹 Corrélation vs causalité (et causalité inversée) 🔹 Variables confondantes (Z → X et Z → Y) 🔹 Bonnes pratiques pour éviter les conclusions hâtives : segmentation/stratification, contrôle, temporalité, A/B testing #IntelligenceArtificielle #IAAct #GouvernanceIA #IAResponsable #PrivacyByDesign #StartupsAfricaines #InnovationAfricaine #ConformitéNumérique #DroitNumérique #AIRegulation #TechAfrica #IAÉthique #TransformationDigitale #TraitementDuLangage #MachineLearning #DeepLearning #IAGénérative #ComputerVision #NLP #100JoursDeML #DataScience #TechPourTous #ApprentissageAutomatique #ReconversionProfessionnelle #TechPourTous #Validation #CrossValidation #DataLeakage #IA #Dataset #Shorts #YouTubeShorts #Apprendre #Education #Tutoriel #Formation #Motivation #Challenge #Debutant #Reconversion #ReconversionProfessionnelle #Carriere #Competences #MetiersDuNumerique #Upskilling #ReconversionProfessionnelle #Carriere #100JoursDeML #Tutoriel