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NTLK : guide de l’outil de Traitement Naturel du Langage en Python
<strong>NLTK est une bibliothèque Python dédiée au traitement naturel du langage ou Natural Language Processing. Découvrez tout ce que vous devez savoir pour maitriser cet outil.</strong>
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Transformer Neural Network : Qu’est-ce que c’est ? Comment ça fonctionne ?
<strong>Si l’intelligence artificielle avance aussi rapidement, c’est en partie grâce au développement des réseaux neuronaux. Depuis 2017, un nouveau modèle d’architecture est apparu : les Transformer Neural Network (TNN) ou réseaux neuronaux transformateur. Plutôt que de se baser sur des structures séquentielles rigides, ces modèles privilégient des mécanismes novateurs qui révolutionnent le traitement du langage naturel. Découvrez tout ce qu’il faut savoir sur les transformer neural network dans cet article.</strong>
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SQL DELETE : Comment utiliser cette requête ?
<strong>Parmi les requêtes incontournables du langage SQL, il y a DELETE. Et pour cause, cette commande vous permet de supprimer des lignes de données. Mais comment utiliser SQL DELETE ? C’est ce que nous allons voir dans cet article.</strong>
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Feature Engineering : définition et importance en Machine Learning
<p>Le Feature Engineering consiste à extraire des caractéristiques des données brutes afin de résoudre des problèmes spécifiques à un domaine d’activité grâce au Machine Learning. Découvrez tout ce que vous devez savoir : définition, algorithmes, cas d’usage, formations… L’intelligence artificielle est de plus en plus utilisée dans tous les domaines. Toutefois, pour révéler tout son […]</p>
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Qu’est-ce que la méthode Grad-CAM ?
<strong>Au cours des dernières années, l’explicabilité a été un sujet récurrent mais toujours de niche dans l’apprentissage automatique. La méthode Grad-CAM est une solution pour répondre à ce problème.</strong>
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Jointures SQL : tout comprendre sur l’association de tables
<strong>Si vous êtes fidèle à notre blog, vous avez déjà entendu parler de SQL ou “Structured Query Language”: langage de programmation pour gérer des bases de données et vous êtes au courant de l’importance des jointures SQL. </strong>
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Comprendre l’algorithme t-SNE en 3 étapes
<strong>Si vous vous êtes déjà intéressé aux méthodes de réduction de dimension, vous avez sûrement étudié l’Analyse en Composantes Principales ou ACP. Dans cet article, nous allons nous intéresser à l’une des autres méthodes de réduction de dimension qui existe : t-SNE pour t-distributed Stochastic Neighbor Embedding. Cet algorithme propose une approche différente de l’ACP.</strong>
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TRIGGER SQL : Comment automatiser votre SGBD ?
<strong>Pour programmer des instructions sur leur base de données en fonction de certains événements, les experts data et développeurs peuvent utiliser la commande TRIGGER SQL.</strong>
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NetworkX : Théorie des graphes, fonctions de base et utilisation
<strong>NetworkX est une librairie python très utile pour modéliser vos données sous forme de graphes. Elle contient également des algorithmes classiques de théorie des graphes (Dijkstra, PageRank, SImRank…) que nous allons présenter dans cet article.</strong>
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Pyramide DIKW : quel intérêt pour une entreprise ?
<p>La DIKW pyramid est un concept de gestion qui peut s’avérer utile en entreprise et particulièrement pour les équipes informatiques. DIKW : qu’est ce que c’est ? Selon les travaux de recherche de 1989 de Russell Ackoff, chercheur et théoricien américain en science de gestion de l’information, la conscience humaine peut être divisée en catégories […]</p>
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« Type de Données » : Une notion indispensable en Data Science
<strong>Les types de données ou Data Types permettent aux ordinateurs de comprendre comment interpréter les données et sous quelle forme les stocker. Il s’agit d’une notion essentielle pour le stockage et l’analyse de données, pour le Data Management et la Data Science. Découvrez tout ce que vous devez savoir.</strong>
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La fonction de coût en IA : Tout ce qu’il faut savoir
Si l’erreur est humaine, elle n’est pas exclusive à l’Homme. Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent aussi faire des erreurs. Mais à la différence de nous, pauvres humains, il est possible de minimiser. Notamment en utilisant la fonction de coût qui permet d’évaluer la performance d’un modèle de machine learning. Alors de quoi s’agit-il exactement? Et comment l’utiliser ? Data Scientest répond à vos questions.
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