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Comment la Data Science transforme la finance ?
La Data Science bouleverse le monde de la finance. Découvrez comment la science des données est utilisée par ce secteur, et comment devenir Data Scientist financier.
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Self-Organizing Maps (SOM) : Qu’est-ce que c’est ? Comment s’en servir ?
Les Self-Organizing Maps, ou SOM, sont un type de réseau de neurones artificiels (ANN) utilisé pour l’apprentissage non supervisé. Elles permettent de réduire la dimensionnalité des données tout en préservant leur structure topologique, offrant ainsi un puissant outil pour le clustering et l’exploration de données.
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Chatbot : définition, usages et impact sur les entreprises
Il n’a certes pas la qualité relationnelle d’une authentique conversation avec un être humain. Il n’empêche : les chatbots ont l’avantage d’éliminer l’attente client et de permettre la résolution rapide d’un grand nombre de questions de premier niveau. Et à l’ère de l’intelligence artificielle, ils peuvent même apporter des réponses hautement personnalisées. Se pourrait-il que les chatbots soient devenus un outil de marketing à part entière ?
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Generated Pre-trained Transformer (GPT) : Qu’est-ce que c’est ? Comment ça marche ?
Capable de rédiger des emails à votre place, de traduire des textes dans différentes langues, d’écrire du code, de rédiger des poèmes, … Impossible de passer à côté de Chat GPT, l’IA générative d’OpenAI. Mais connaissez-vous la technologie qui se cache derrière ?
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Web Scraping : Tout ce qu’il faut savoir
Le web scraping est une méthode automatique permettant d’obtenir de grandes quantités de données à partir de sites web. Dans cet article, vous apprendrez ce qu’est le web scraping, à quoi il peut servir et les outils nécessaires à son utilisation. Nous nous interrogerons aussi sur sa légitimité, et enfin nous présenterons les différentes manières d’appliquer cette technologie à un exemple concret sous Python.
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ChatGPT : Comment cet algorithme de NLP fonctionne-t-il ?
Vous avez sûrement entendu parler de ChatGPT, cet outil qui peut répondre à toutes vos questions en temps réel ? Lancé fin 2022, il semble révolutionner le domaine de l’intelligence artificielle. On vous en dit plus !
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Transformer Models : Qu’est-ce que c’est ? Pourquoi est-ce important en IA ?
Depuis leur introduction en 2017, les modèles Transformer ont radicalement transformé le paysage de l’IA, notamment en traitement automatique des langues (TAL/NLP).
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Scrapy : tout savoir sur cet outil Python de web scraping
<strong>Pendant la navigation sur internet, de nombreux sites ne permettent pas de directement sauvegarder des données pour un usage personnel. La solution la plus simple dans ce cas de figure est simplement de copier-coller manuellement les données, ce qui peut vite devenir fastidieux et chronophage. C’est la raison pour laquelle on a souvent recours aux techniques de Web Scraping pour extraire des données de sites web.</strong>
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Formation LLM : Devenir un expert en Large Language Models
<strong>Une formation LLM permet d’apprendre à entraîner, configurer et exploiter les Larges Modèles de Langage tels que GPT, PaLM de Google, Claude d’Anthropic ou Meta LLaMa. Découvrez pourquoi il s’agit d’un excellent choix de cursus pour le futur !</strong>
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Multi Head Attention : Définition et utilisation
<strong>Avez-vous été surpris par la capacité d’une interface de conversation telle que ChatGPT à gérer le langage naturel ? L’un des secrets d’une telle aptitude réside dans le Multi Head Attention…</strong>
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Gigafactory : qu’est-ce que c’est ? Pourquoi data et IA sont essentiels ?
<strong>Une gigafactory est une gigantesque usine permettant de produire à une échelle d’une ampleur inédite. Découvrez pourquoi il s’agit d’une innovation majeure de ce début de millénaire, et pourquoi elle repose fortement sur l’analyse de données, l’intelligence artificielle et les réseaux informatiques !</strong>
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Feature Engineering : Qu’est-ce que c’est ? Quelle importance en IA ?
<strong><b>Le Feature Engineering est l’art de transformer des données brutes en variables intelligentes, compréhensibles par les modèles de machine learning. C’est une étape cruciale, souvent sous-estimée, qui peut faire toute la différence. Découvrez tout ce qu’il faut savoir ! </b></strong>
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