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ONNX : Vers une interopérabilité standardisée de l’intelligence artificielle
À mesure que les projets d’intelligence artificielle gagnent en complexité, la capacité à transférer et exécuter des modèles sur des environnements variés est devenue essentielle. L’écosystème actuel se caractérise par une multitude de frameworks de développement, chacun avec ses spécificités et formats propriétaires. Dans ce contexte, ONNX (Open Neural Network Exchange) émerge comme une réponse standardisée et open source pour assurer l’interopérabilité entre ces environnements.
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Mixture of Experts (MoE) : L’approche qui pourrait façonner l’avenir de l’IA
L’intelligence artificielle évolue à une vitesse fulgurante, et les modèles de grande envergure comme ChatGPT ou Gemini nécessitent des infrastructures puissantes pour traiter des milliards de paramètres. Face à cette explosion des besoins en calcul, une approche innovante s’impose : le Mixture of Experts (MoE). Ce modèle divise les tâches entre plusieurs experts spécialisés, permettant ainsi d’optimiser la puissance de calcul et d’améliorer les performances.Dans cet article, nous allons explorer le fonctionnement du MoE, ses avantages, ses applications concrètes et ses défis.
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Manifold Learning : Quelle est cette méthode de machine learning ?
Le Manifold Learning est une technique simplifiant la visualisation et l’analyse des ensembles de données complexes à haute dimensionnalité, en y trouvant des structures sous-jacentes de faible dimension. Découvrez tout ce qu’il faut savoir sur cette méthode incontournable du Machine Learning !
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Cours sur Python : Apprenez les bases en 5 étapes clés
Python est aujourd’hui l’un des langages de programmation les plus populaires et les plus demandés. Sa syntaxe simple, sa polyvalence et sa large communauté en font un choix idéal pour les débutants. Que ce soit pour le développement web, l’intelligence artificielle, l’automatisation ou la data science, apprendre Python est un atout précieux. Dans ce guide, nous allons vous fournir un cours structuré en cinq étapes pour maîtriser les bases essentielles du langage. À la fin de cet article, vous serez capable d’écrire vos premiers programmes et de poursuivre votre apprentissage avec des ressources complémentaires.
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Le rééchantillonnage : Une méthode d’équilibrage des données
Les données déséquilibrées sont très fréquentes en Machine Learning. Malheureusement, elles complexifient les analyses prédictives. Alors pour équilibrer ces jeux de données, plusieurs méthodes ont été mises en place. Et notamment le rééchantillonnage. Focus.
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Connaissez-vous SCRUM ?
Comme expliqué dans l’article précédent, on trouve plusieurs types de méthodes agiles, Le concept SCRUM est l’une des méthodes agiles les plus populaires, il a été mis en œuvre pour la première fois par Jeff Sutherland et Ken Schwaber en 1996.
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Data Governance ou Gouvernance des Données : définition et enjeux
La Data Governance ou gouvernance des données est indispensable en entreprise pour tirer profit des données tout en assurant leur sécurité et leur conformité. Découvrez tout ce que vous devez savoir : définition, importance, rôles, conseils, formations…
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No Code : Qu’est-ce que c’est ? Comment se former ?
Le No Code révolutionne la création digitale en offrant la possibilité de concevoir des applications, sites web et automatisations sans écrire la moindre ligne de code. Accessible à tous, rapide et économique, ce mouvement transforme les métiers et ouvre de nouvelles perspectives. Dans cet article, nous vous guidons pas à pas pour comprendre le No Code, ses usages, comment démarrer, et quelles innovations l’accompagnent.
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Case SQL : Quelle est cette requête et comment l’utiliser ?
Le langage de programmation SQL est un outil précieux pour les développeurs et les experts. En effet, grâce à une multitude de requêtes, il est possible de manipuler les données et les systèmes de bases de données relationnelles. Parmi les commandes incontournables, il y a CASE SQL. À quoi sert cette requête ? Et comment l’utiliser ? Découvrez les réponses dans cet article.
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Bagging vs Boosting : Tout ce qu’il faut savoir
Lorsque l’apprentissage d’un modèle singulier peine à livrer de bonnes prédictions, les méthodes d’apprentissage d’ensemble apparaissent souvent comme une solution de choix. Les techniques d’ensemble les plus connues, le Bagging (Bootstrap Aggregating) et le Boosting, ont toutes toutes deux comme objectif d’améliorer la précision des prédictions faites lors de l’apprentissage automatique en combinant les résultats de modèles individuels, afin d’en extraire des prédictions finales plus robustes et précises.
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Low Rank Adaptation : Définition, applications et défis
La Low Rank Adaptation ou adaptation à faible rang est une technique permettant d’adapter facilement un modèle de machine learning à plusieurs domaines après son entraînement initial sur une tâche spécifique. Découvrez tout ce que vous devez savoir sur cette méthode et ses avantages !
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Logiciel de Gouvernance des Données : quel est le meilleur ?
Un logiciel de gouvernance des données est indispensable pour mettre en place une stratégie de Data Governance dans une organisation. Découvrez quels sont les meilleurs outils !
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