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Prompt Framework : Définition et exemples
Rédaction de contenu pour les réseaux sociaux, préparation des email, génération de code, …. les outils basés sur l’intelligence artificielle se transforment peu à peu en assistant personnel. Ils aident les professionnels, comme les particuliers, à gagner du temps dans les tâches quotidiennes. À condition bien sûr de savoir les utiliser. C’est là qu’interviennent les prompt framework.
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Advanced Prompt Engineering : En quoi çà consiste ?
Avec la démocratisation de l’intelligence artificielle et des large language models LLM ( ou grands modèles de langage), la résolution de problème a été bouleversée. Pour de nombreuses problématiques, il n’est plus nécessaire de créer un programme informatique avec un langage de programmation complexe. À la place, il suffit d’un bon prompt textuel.
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Google Bard : Tout savoir du principal concurrent de ChatGPT
Bard est l’application lancée par Google pour tenter de concurrencer ChatGPT. Accessible en France depuis juillet 2023, elle se distingue sur quelques points précis, sans réellement inquiéter le leader du domaine.
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Outbound Marketing : principes, avantages et leviers d’acquisition
Personne n’aime recevoir un appel téléphonique d’un agent publicitaire. Pourtant, tout le monde adore acheter un produit ou un service qui répond à son besoin ou une envie. C’est ici que réside toute la subtilité entre l’échec et la réussite de sa stratégie d’outbound. Nécessaire pour la majorité des entreprises pour aller chercher de nouveaux clients, sa bonne mise en place peut multiplier les résultats d’une organisation. Découvrez dans cet article la définition de l’outbound marketing, ses avantages et les différents leviers associés à l’outbound.
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Fonction Tableau Croisé Dynamique
La fonction Tableau Croisé Dynamique d’Excel est un outil de choix pour le Data Analyst. Elle amène au tableur de Microsoft des fonctions que l’on trouve habituellement dans les systèmes de gestion de base de données :
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JupyterLab : Un outil simple pour créer et partager des documents
JupyterLab est une application de bureau qui vous permet de créer et de partager des documents qui contiennent du code, du texte, des équations et des visualisations.
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Formation SQL : pourquoi et comment apprendre le langage des bases de données ?
À l’ère du Big Data, des millions de données sont générées chaque minute. Ces informations brutes sont stockées sur les bases de données, et les professionnels utilisent SQL pour les extraire et les analyser afin de révéler toute leur valeur. Le SQL ou Structured Query Language est un outil essentiel pour les professionnels des données. Il s’agit du langage le plus important pour exercer un métier dans le domaine de la Data Science ou de l’analyse de données.
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DataViz : Definición, objetivos y usos
La visualización de datos, a menudo llamada « Dataviz », es el conjunto de técnicas que permiten transformar y sintetizar visualmente los datos brutos para hacerlos hablar.
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Apprentissage profond : une opportunité à saisir
L’évolution des environnements de calculs a fait exploser l’utilisation de la data. De plus en plus de domaines s’intéressent aux traitements de la data. La reconnaissance faciale ou encore la traduction automatique ne représentent que la partie émergée de l’iceberg du monde de l’apprentissage profond. L’apprentissage automatique et l’apprentissage non supervisé se développent dans de nombreux domaines.
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Réseau de neurones – Deep Learning : Biologiques ou artificiels, même combat ?
Dans un précédent article, nous avons défini le concept de Deep Learning et ses principales applications. Au coeur de cette technique de Machine Learning , les réseaux de neurones artificiels. Dans cet article nous allons nous intéresser à la structure des neurones ainsi qu’à leur rôle dans le fonctionnement d’algorithmes de Deep Learning.
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Deep Learning : qu’est-ce que c’est ?
Cet article est le premier d’une série consacrée au Deep Learning : Après avoir présenté dans les grandes lignes le fonctionnement et les applications des réseaux de neurones, vous découvrirez plus en détails dans les articles suivants les principaux types de réseaux et leurs architectures, ainsi que des méthodes et divers exemples d’applications du Deep Learning aujourd’hui. Démarrons sans plus tarder notre Introduction au Deep Learning.
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