Isolation Forest : Comment détecter les anomalies dans une dataset ?

Reinforcement Learning : Définition et application

Hugging Face ? : Tout ce qu’il faut savoir sur cette startup IA

5 fonctions de Scikit-learn indispensables à connaître

Avant de vous faire découvrir ses fonctions utiles, rappelons-nous ce qu’est Scikit-learn et dans quel cas l’utiliser. Scikit-Learn est une bibliothèque Python destinée au Machine Learning, pour l’apprentissage supervisé ou non supervisé. Elle offre également la possibilité d’analyser des modèles avec les moyens statistiques.

Data Vault : qu’est-ce que c’est ? quels sont les avantages ?

Le Data Vault est une approche innovante de gestion de données, offrant une méthode flexible et évolutive pour la modélisation. Découvrez tout ce qu’il faut savoir, et comment apprendre à maîtriser les différentes formes de stockage de données !

Préprocessing: Qu’est-ce que c’est ? Comment ça marche ?

La multiplication de l’acquisition de données et leur traitement systématique a permis l’essor des méthodes de machine learning nécessitant de nombreuses données pour tourner et s’entraîner. Bien que l’on puisse naïvement penser qu’il suffit d’un grand nombre de données pour avoir un algorithme performant, les données dont nous disposons sont la plupart du temps non adaptées et il faut la plupart du temps les traiter préalablement pour pouvoir ensuite les utiliser : c’est l’étape de preprocessing.

Reverse ETL : Qu’est-ce c’est ? À quoi ça sert ?

Si les données brutes se multiplient, les organisations doivent les transformer pour pouvoir exploiter les données disponibles et créer de la valeur. Traditionnellement, les entreprises suivaient le processus ETL pour traiter les données. Mais depuis quelques années, ce modèle change pour laisser place au reverse ETL. Alors de quoi s’agit-il ? Quelles sont les différences entre les deux méthodes ? Et quels sont les avantages du reverse ETL ? Les réponses sont dans cet article.

L’apprentissage semi-supervisé : Tout savoir ce qu’il faut savoir

L’apprentissage semi-supervisé est une technique d’apprentissage automatique qui utilise à la fois des données labellisées et des données non labellisées. Découvrez ci-dessous comment fonctionne cette méthode d’apprentissage.

Comparatif des principales bibliothèques Python pour la dataviz

La visualisation de données joue un rôle essentiel dans l’analyse et la communication des informations : en effet elle permet d’avoir un premier aperçu sur nos données et leur composition de façon facilement exploitable et interprétable.