Vous devez exécuter un modèle de prédiction du prix des logements sur une seule VM aux ressources limitées. Quel algorithme d'apprentissage est le plus approprié ?

La régression linéaire est l'algorithme le plus approprié car c'est un modèle simple et léger, idéal pour les environnements à ressources limitées. Il est efficace pour prédire une valeur numérique continue, comme le prix d'un logement. La classification logistique est utilisée pour les problèmes de classification binaire ou multi-classes, non pour la prédiction de valeurs continues. Les réseaux neuronaux récurrents (RNN) et les réseaux neuronaux feedforward (FNN) sont des modèles plus complexes et gourmands en ressources de calcul, ce qui les rend moins adaptés à une VM aux ressources limitées pour une tâche de régression simple.