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LangChain : l’outil qui connecte les IA à vos données
LangChain permet de créer des applications IA capables d’interagir avec des données, des outils ou même des utilisateurs en langage naturel. Découvrez tout ce qu’il faut savoir sur ce framework open source, et pourquoi il devient la pièce maîtresse du développement d’agents IA sur-mesure !
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Keras : tout savoir sur l’API de Deep Learning
Keras est l’une des principales APIs de réseaux de neurones Deep Learning. Découvrez tout ce que ce qu’il y a à savoir sur Keras dans cet article.
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Jointure Power BI : Maitriser les différents types de jointures
Les jointures Power BI permettent d’établir des relations entre les tableaux de données. Découvrez tout ce que vous devez savoir sur cette fonctionnalité du logiciel de Business Intelligence de Microsoft.
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SciPy : tout savoir sur la bibliothèque Python de Machine Learning
Le langage Python est très utilisé dans le domaine de la Data Science. Sa popularité est notamment liée à ses différentes bibliothèques dédiées à l’analyse de données, telles que SciPy et Numpy.
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Export Power BI vers Microsoft Excel : le guide complet
Exporter des données depuis un tableau de bord ou un rapport Power BI vers Excel n’est pas toujours simple. Découvrez comment transférer les datasets entre les deux logiciels de Microsoft, et comment suivre une formation pour maîtriser totalement Power BI.
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CatBoost : Un outil incontournable du Machine Learning
Depuis 2017, CatBoost vient compléter le panel d’outils existants en matière de machine learning. À la fois rapide, efficace et précis, CatBoost figure parmi les technologies leader dans le domaine du boosting gradient. Dans cet article, nous vous expliquons tout ce qu’il faut savoir sur cette technologie : les applications, les avantages, le fonctionnement.
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Apache Kafka : la plateforme de traitement de données en temps réel
Apache Kafka est une plateforme de traitement de données en streaming temps réel. Découvrez tout ce qu’il ya a à savoir pour maitriser Kafka.
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AI Watermarking : Qu’est-ce que c’est ? À quoi ça sert ?
L’AI watermarking consiste à apposer un tatouage numérique sur les modèles de machine learning ou les jeux de données, afin de pouvoir les identifier. Face à l’explosion du contenu généré par l’Intelligence Artificielle, cette approche est devenue indispensable. Découvrez les techniques existantes et les défis à relever…
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Microsoft SQL Server : Tout ce qu’il faut savoir
Microsoft SQL Server est un système de gestion de base de données relationnelle développé par Microsoft. Depuis sa création en 1989, SQL Server a évolué pour devenir une véritable plateforme d’informations d’entreprise pour servir un large éventail d’applications. Il est doté d’un ensemble d’outils permettant la gestion et l’administration d’une base de données, la programmation à travers T-SQL (Transact-SQL), sa propre implémentation du langage SQL, la Business Intelligence et l’analyse des données ainsi que le développement d’applications.
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Palantir : le pouvoir de la data… ou la data au service du pouvoir ?
Palantir est une entreprise technologique spécialisée dans l’analyse avancée de données massives. Née dans le giron du renseignement américain, elle est aujourd’hui utilisée aussi bien par les armées que par les industriels. Découvrez ses outils phares, sa place dans le nouvel âge de l’IA générative, mais aussi les controverses qu’elle suscite !
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Q-learning : Qu’est-ce que c’est ? À quoi ça sert ?
Le « reinforcement learning » ou apprentissage par renforcement, est une méthode de Machine Learning permettant de réaliser des tâches complexes de façon autonome.
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SQL vs NoSQL : différences, utilisations, avantages et inconvénients
Pour faire leur travail, les Data Analysts, Data Scientists et Data Engineers ont besoin de données. La gestion des bases de données est donc la pierre angulaire de tous les travaux de ces domaines. Un système de gestion de base de données (SGBD) est un logiciel permettant à un ou plusieurs utilisateurs d’accéder à une base de données. C’est lui qui gère les accès différenciés (identification, sécurité) et qui interprète les requêtes pour ingérer, modifier, retourner ou supprimer des données. On distingue deux grandes familles de SGDB : les SGDB SQL et les SGDB NoSQL. Afin de comprendre quelle technologie choisir nous allons voir ce que sont ces deux SGBD et quelles sont leurs différences.
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