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Machine Learning : Performance and interpretability
Performance and interpretability: A necessary trade-off? Over the last decade, an increasing number of companies have embraced the digital transformation by incorporating Artificial Intelligence methods in the way they conceive their products and define their processes. Gathering, analyzing, and harnessing the data have been considered as essential drivers for business growth in an increasingly number […]
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Types de variables en Python : si on clarifiait la dynamique ?
Python s’est depuis quelques temps imposé comme un des leaders sur le marché des langages de programmation pour la Data Science: simple à prendre en main pour des personnes avec un passé de statisticien, bien fourni en librairies, capable de tout, c’est un fidèle compagnon de route du Data Scientist.
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Au delà du Machine Learning: l’Analyse de Survie
Lorsqu’on débute un projet de Data Science, il est très important de réfléchir à la modélisation du problème en question.
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Machine Learning & Python : Par où commencer?
Python s’est imposé en quelques années comme le langage référence pour le Machine Learning. Nombreux à vouloir commencer à programmer en Python, nous sommes tout aussi nombreux à avoir réalisé que commencer tout seul un langage informatique et assimiler les notions de Machine Learning n’est pas aisé.
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Peut-on avoir confiance aux prédictions d’une IA : L’approche LIME
Dans un précédent article, nous avons discuté des limites de l’intelligence artificielle en nuançant la vision hollywoodienne d’un robot qui dépasserait l’homme et lui dicterait sa conduite.
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Intelligence artificielle et Créativité : Mythe ou réalité ?
Dans un précédent article, nous avons discuté des limites de l’intelligence artificielle en comparaison avec le cerveau humain. Si la prise d’initiative semblait décisive dans cette comparaison, y aurait-il d’autre spécificités propres à l’homme? L’intelligence artificielle peut-elle par exemple faire preuve de créativité ?
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Text Mining – Appel du 18 Juin
Qui d’entre vous n’a jamais rêvé d’une analyse de textes automatisée ? Avec le Machine Learning, certaines perspectives auparavant de l’ordre de l’imaginaire sont désormais accessibles.
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MPG, le foot dans toute sa data
Connaissez vous MPG ? C’est un jeu en ligne permettant à différents joueurs de s’affronter chaque week-end entre eux par l’intermédiaire d’équipes de football virtuelles, composées de joueurs réels issus de 5 championnats européens (Ligue 1, Ligue 2, Premier League, La Liga et la Serie A).
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Bien choisir sa base de données: Typologie
La collecte des données est la première étape pour créer un modèle de Machine Learning. Il est donc essentiel de choisir un modèle de base de données qui offre les caractéristiques dont votre application a le plus besoin. Les bases de données relationnelles et NoSQL constituent les deux familles de systèmes les plus utilisées. Leur structure, le stockage des données qu’elles assurent et leur accessibilité diffèrent. Dans cet article nous allons examiner chacune de leur caractéristique spécifique.
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Qu’est-ce que l’Apprentissage automatique ?
L’apprentissage automatique ou machine learning réside dans le fait de rassembler une large quantité d’exemples afin de déterminer les schémas sous-jacents pour ensuite les utiliser afin d’effectuer des pronostics concernant de nouveaux exemples.
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GitLab : tout savoir sur le dépôt Git dédié au DevOps
GitLab est un service d’hébergement de code et de gestion de version, doublé d’une plateforme DevOps complète. Découvrez tout ce que vous devez savoir sur le sujet : fonctionnement, différences avec GitHub, cas d’usage pour la Data Science et le Machine Learning, formations…
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Wordcloud : De quoi s’agit-il ?
Le nuage de mots ou « wordcloud » en anglais est un outil de visualisation qui permet au travers d’une image de percevoir très rapidement quels sont les mots qui sont les plus fréquents au sein d’un texte ou un corpus de texte. Dans cet article nous allons voir son utilité.
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