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Temporal Difference Learning : Qu’est-ce que c’est ? Comment ça fonctionne ?
Le Temporal Difference Learning permet à un agent d’apprendre à partir d’un environnement sans avoir besoin d’un modèle. Il produit néanmoins des algorithmes adaptatifs et robustes.
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TensorFlow Extended (TFX) : Qu’est-ce que c’est ? Comment l’utiliser ?
TensorFlow Extended (TFX) est une plateforme robuste développée par Google conçue pour standardiser et optimiser tout le cycle de vie des modèles de machine learning (ML).
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Data Mashup : Qu’est-ce que c’est ? Comment ça marche ?
Le « Data Mashup » fait référence au processus d’intégration de données provenant de diverses sources en un seul ensemble cohérent et analysable.
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Big Data Marketing : Qu’est-ce que c’est ? Comment l’exploiter ?
Le Big Data Marketing est une révolution qui a un impact majeur sur de nombreux secteurs, dont le marketing. En collectant et en analysant des données massives, les entreprises peuvent mieux comprendre leurs clients et leurs prospects, et ainsi adapter leurs stratégies marketing pour atteindre leurs objectifs.
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Business Analytics vs Data Analytics : quelles différences et comment choisir ?
Dans un monde où les données sont au cœur des décisions stratégiques, business analytics et data analytics sont souvent utilisés de manière interchangeable. Pourtant, ces deux disciplines ont des objectifs bien distincts. L’une s’attarde sur la performance et la prise de décision stratégique, tandis que l’autre plonge en profondeur dans l’analyse des données. Alors, quelle est la différence entre business analytics et data analytics ? Laquelle choisir selon vos besoins ? Cet article vous guide pas à pas pour y voir plus clair.
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Optimiser un parcours touristique avec un algorithme génétique : cas d’usage dans le Morvan
Comme leur nom l’indique, les algorithmes d’optimisation ont pour but de trouver une bonne solution (idéalement la meilleure) à un problème, en fonction de certains critères ou d’objectifs spécifiques.
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Données manquantes : Comment les gérer efficacement en data science ?
Dans le monde réel, les jeux de données parfaitement complets sont l’exception. Que ce soit lors de la saisie manuelle, de l’extraction automatique ou de la fusion de plusieurs sources, les données manquantes sont omniprésentes. Mal gérées, elles peuvent fausser les analyses, réduire la performance des modèles et introduire des biais importants.
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Modélisation stochastique : principes, méthodes et applications
Qu’est-ce que la modélisation stochastique ? La modélisation stochastique est une approche mathématique qui représente l’évolution d’un système lorsque certaines composantes sont gouvernées par le hasard. Plutôt que de donner une valeur unique, le modèle attribue une distribution de probabilité aux résultats possibles, ce qui permet de simuler des scénarios multiples et de quantifier l’incertitude […]
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Databricks lance le type de données Variant comme standard ouvert pour les données semi-structurées
Databricks a dévoilé Variant, un standard de données open source qui promet d’accélérer les requêtes sur des données semi-structurées jusqu’à 8 fois, s’attaquant à un goulet d’étranglement critique en matière de performances dans l’analytique moderne. L’entreprise soumet la spécification aux fondations Apache et Linux, avec l’intention de l’intégrer directement au format de fichier Apache Parquet, garantissant la compatibilité avec les principales plateformes de données, notamment Apache Spark et Delta Lake.
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Le MIT crée une IA capable de comprendre la vie de tous les jours
Une intelligence artificielle est elle capable de percevoir et de comprendre le monde à la manière d’un être humain ? C’est ce que laisse penser un modèle de Machine Learning créé par le MIT, capable d’associer entre eux des concepts abstraits en visionnant des vidéos.
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5G, Blockchain, VR… Une nouvelle vague de données !
IA, IoT, Blockchain, 5G, VR, Edge Computing. Si vous ne connaissez aucune de ces technologies, vous n’êtes pas prêts pour la nouvelle vague de données qui s’apprête à déferler sur le monde. Selon une étude menée par Splunk, la plupart des entreprises craignent également d’être submergées par le Big Data…
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AutoML et l’automatisation du Machine Learning : une menace pour les Data Scientists ?
L’automatisation du Machine Learning et les outils AutoML représentent-ils une menace pour les Data Scientists ? C’est une question qui taraude de plus en plus de professionnels de la science des données, au même titre que les aspirants Data Scientists inquiets pour leur future carrière. Toutefois, pour le moment, l’automatisation complète de la Data Science semble peu probable.
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