Tous ses articles
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PyKana : L’application de reconnaissance de caractères japonais)
Le projet PyKana est la dernière partie de validation de quatre de nos apprenants, Raouf, Franck, Diahana et Marius du bootcamp Data Scientist de Mars 2021. Leur objectif est d’utiliser différents algorithmes de Machine et Deep Learning afin de réaliser de la reconnaissance de Kanas, des caractères japonais.
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Generative Model ou Modèle Génératif : Tout comprendre
Il est facile d’oublier tout ce que l’on sait du monde : on sait qu’il est composé d’environnements en 3D, d’objets qui bougent, entrent en collision, interagissent ; de personnes qui marchent, parlent et pensent ; d’écrans qui affichent des informations codées en langage sur la météo, le vainqueur d’un match de basket ou ce qui s’est passé dans le football dans le passé. Les modèles génératifs peuvent être très utiles pour exploiter ces données.
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Adversarial Examples : Définition et importance en machine learning
De nos jours, nous remarquons une recrudescence d’intérêt et de progrès dans les nouvelles technologies liées à l’intelligence artificielle et notamment à l’utilisation des réseaux de neurones. Nous pouvons remarquer la puissance de ceux-ci dans la classification d’images et dans la classification d’objets. À première vue, nous pouvons penser que ces réseaux de neurones sont très puissants et infaillibles. Cet article vise à comprendre les enjeux et impacts que peuvent induire les adversarial examples.
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Talend, l’outil privilégié pour intégrer vos données
Talend est un éditeur de logiciel spécialisé dans l’intégration de données. Il est nommé parmi les leaders dans le Magic Quadrant Gartner 2021, pour les solutions spécialisées dans la qualité de données. Talend fournit des logiciels et services permettant l’intégration et la gestion de données, l’intégration d’applications d’entreprise, l’optimisation de la qualité des données, le stockage dans le cloud et le Big Data.
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Back End : qu’est-ce que c’est et quelle importance en Data Science ?
Le back end est essentiel pour le développement web, mais aussi pour la Data Science et le Machine Learning. Découvrez tout ce que vous devez savoir à ce sujet, et comment suivre une formation dédiée.
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Scatter Plot : Définition et Applications
La visualisation des données dans le monde de la data science est de nos jours au cœur de la pipeline du machine learning. La data visualization est ainsi l’une des étapes de la science des données, qui intervient juste après la collecte, le nettoyage et la normalisation des données. De nos jours, l’un des graphiques les plus utilisés est le scatter plot. Ce dernier nous permet d’analyser les données et voir les interactions entre les variables.
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Music Tags Inspyrer, l’AI mélomane
Classification automatique du genre musical par un algorithme de Machine Learning L’Intelligence Artificielle commence à être bien connue pour ses capacités étonnantes et remarquables dans le domaine de la « vision par ordinateur » (classification d’images, reconnaissance faciale, …) ou le domaine du son avec la reconnaissance vocale. Qu’en est-il dans un domaine en apparence plus abstrait […]
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Mushroom recognition : How computer vision can aid in the identification of species
Context One of the most widely used and oldest species identification techniques is « morphological identification », which identifies individuals by their anatomical characteristics. However, this technique has the disadvantage of not being always accurate since it depends on the observation and the identification protocol of the person who performs it. An alternative to this identification technique […]
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Python Class : tout savoir sur les classes d’objets
Dans le cadre d’un projet de Data Science ou tout autre projet de programmation en Python, vous serez souvent amené à utiliser de nombreuses fonctions et variables créées par vos soins. Vous pouvez même avoir besoin de créer un script complet regroupant de nombreuses fonctions créées par vos soins dans le but de fluidifier votre projet. Ces fonctions peuvent remplir de nombreux rôles. Il peut s’agir de nettoyer un DataFrame, ou tout simplement d’entraîner un modèle de Machine Learning. La création de fonctions est très utile pour optimiser le code Python. Toutefois, il existe une autre méthode : l’utilisation d’une Python Class.
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Data Leak ou fuite de données : comment s’en prémunir ?
Bien que les termes « violation de données » et « fuite de données » soient souvent utilisés de manière interchangeable, il s’agit de deux types d’exposition aux données distincts :
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Informatica : l’éditeur de solutions pour la Data Science
Informatica est une société américaine de développement de logiciels créée en 1993. Son siège social se trouve à Redwood City, en Californie. Ses principaux produits incluent PowerCenter, Big Data Management, Informatica Data Quality et bien d’autres encore.
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L’Open Data, une mine d’or accessible à tous
L’Open Data correspond à l’ensemble des données publiées et collectées par les administrations publiques et les entreprises. Ces données sont généralement gratuites ou à très faible coût et sont facilement accessibles.
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