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L’apprentissage auto-supervisé : Qu’est-ce que c’est ? Comment ça marche ?
Dans son article de recherche publié en mars 2021, Yann LeCun, vice-président et scientifique en chef de l’intelligence artificielle chez Facebook, décrit l’apprentissage auto-supervisé comme “l’un des moyens les plus prometteurs de construire des machines dotées de connaissances de base, ou de “bon sens”, pour s’attaquer à des tâches qui dépassent de loin les capacités de l’IA d’aujourd’hui”.
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Backpropagation : Définition, usage sur les réseaux de neurones
Il s’agit d’un outil essentiel des applications de deep learning. C’est grâce à la backpropagation qu’un algorithme prédictif va pouvoir être amélioré en permanence, éliminant toujours davantage les taux d’erreur.
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Tkinter : Tout ce qu’il faut savoir sur cette bibliothèque Python
De nos jours, la plupart des applications reposent sur des environnements graphiques tels que Windows ou MacOS. Tkinter est une des solutions envisageables pour coder une telle interface graphique depuis Python. Elle a l’avantage d’être intégrée à Python et donc immédiatement accessible.
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SQL ROWCOUNT : Tout savoir sur les formules SQL
Les bases de données SQL comptent généralement plusieurs centaines, voire plusieurs milliers de lignes. Mais bien souvent, les modifications, sélections, mises à jour et autres instructions ne concernent que quelques lignes. Pour savoir précisément combien de lignes ont été affectées par vos différentes opérations, il est possible d’utiliser SQL ROWCOUNT. Décryptage.
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R-CNN (Region Based Convolutional Network) : tout sur ce modèle de Machine Learning
Comment enseigner à un ordinateur la reconnaissance d’éléments dans une image ? Ce problème a fait l’objet de vastes recherches. L’apparition de R-CNN a constitué une étape majeure en la matière.
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Fonctionnalités de Dataiku : Quelles sont les plus utilisées ?
Découvrez les différentes fonctionnalités de Dataiku, pour saisir tout le potentiel du Data Science Studio. À travers ce dossier, vous comprendrez pourquoi cette plateforme est devenue incontournable pour les Data Scientists !
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AI Hallucinations : Qu’est-ce qu’est ? Quelles conséquences ?
L’erreur est humaine, dit-on ! Mais pas seulement. Les machines intelligentes peuvent aussi se tromper. On parle alors d’hallucinations de l’AI. De quoi s’agit-il ? Quelles sont les causes ? Les conséquences ? Et surtout, comment prévenir les AI hallucinations ? Liora répond à vos questions.
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Fonction Read_SQL sur Pandas : Comment ça fonctionne ?
Pour gérer et analyser les données fonctionnelles, les experts data peuvent utiliser une grande variété d’outils. Et notamment SQL ou Panda.
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La loi de puissance : comprendre les relations entre les variables
Et si tout était lié ? Alors peut-être pas tout. Mais une grande partie des phénomènes naturels. C’est en tout cas ce que révèle la loi de puissance. Ce concept mathématique établit des relations dynamiques entre les variables qui ne suivent pourtant pas les mêmes modèles. Découvrez plus en détail cette loi.
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PostgreSQL : Qu’est-ce que c’est ? Comment ça fonctionne ?
De nos jours, les besoins en stockage de données sont évolutifs et en constante croissance. Pour cela, plusieurs solutions de Système de Gestion de Base de Données (SGBD) existent. Certaines sont très populaires, comme MySQL, et d’autres solutions moins connues du grand public sont davantage prisées par les professionnels. C’est le cas de PostgreSQL, un système de gestion de base de données relationnelle orienté objet (SGBDRO), robuste, open source et capable de prendre en charge en toute fiabilité des gros volumes de données, en offrant des performances optimales.
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Les astuces Pandas indispensables pour transformer votre travail
Avec ses nombreuses fonctionnalités permettant de traiter les données sur lesquelles nous travaillons, Pandas s’est établi comme un outil indispensable pour les Data Scientists et Data Analysts. Dans cet article vous verrez quelques fonctions, assez méconnues, qui pourront changer votre manière de travailler.
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L’apprentissage continu (continual learning) : Qu’est-ce que c’est ?
L’apprentissage continu ouvre des nouvelles perspectives dans l’ère de l’intelligence artificielle en constante évolution. Cette approche permet aux modèles de s’adapter progressivement aux nouvelles données sans perdre les connaissances préalablement acquises. Flexibles et résilients, les systèmes d’apprentissage continu évoluent harmonieusement avec les changements du monde réel. Cet article explore les principes clés de l’apprentissage continu, ses applications ainsi que les défis et solutions face à l’avenir dynamique des données.
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