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Découvrez l'ensemble de nos articles relatifs à l'Intelligence Artificielle : Machine Learning, Deep Learning, Reinforcement Learning et déploiement et bien plus !
Vous venez de tester vos connaissances sur l'IA à l'aide de notre quiz ? Découvrez les bonnes réponses et bien plus sur chacune des affirmations du quiz !
Le Machine Learning (ML) est un type d'intelligence artificielle, qui permet aux IA d'apprendre à agir comme les humains grâce à l'apprentissage automatique.
Trouvez l’école idéale pour vos études en informatique à Montpellier : 3 choix incontournables pour lancer votre carrière dans la tech.
K-means aussi appelé K-moyennes est un algorithme de clustering employé en machine learning qui permet de classer des données similaires en groupes.
Différentes méthodes de travail existent en Machine Learning, découvrez ce qu'est une méthode Machine Learning, et comment évaluer son modèle ML.
Le Feature Engineering est un processus de machine learning consistant au traitement de données brutes pour les exploiter plus précisément.
La régression linéaire, un des algorithmes des plus utilisés et populaire en Data. Devenez un expert en régression linéaire grâce à nos formations en Machine Learning.
Une fois que vous avez construit votre modèle de Machine Learning, quelles sont les prochaines étapes ? Il vous faudra l'’évaluer puis l’améliorer, découvrez ici comment.
Le Deep Learning est une forme d'IA dérivée du Machine Learning. Le Deep Learning est capable d'imiter le cerveau humain grâce à des réseaux de neurones artificiels.
Machine Learning & Deep Learning sont devenus des termes extrêmement utilisés dans le cadre de nos activités, avec des applications toujours plus nombreuses. Lorsque l’on parle de Deep Learning, nous parlons d’algorithmes capables de mimer les actions du cerveau humain grâce à des réseaux de neurones d’où le terme d’Intelligence Artificielle.
Découvrez SVM, les machines à vecteurs de support sont des techniques d'apprentissage automatiques très employées en machine learning.
Le théorème central limite, un outil plus qu'indispensable pour tout Data Scientist ou Data Analyst ! En suivant une formation statistique en Data avec Jedha Bootcamp, vous parviendrez à maîtriser la totalité du pipeline Data.
L'algorithme de la descente de gradient, un algorithme en Machine Learning indispensable pour chaque Data Scientist. Comment utiliser cet algorithme ?
Voici les meilleurs outils et framework de machine learning tels que Tensorflow, Py Torch, Spark, Keras, Scikit-learn et les matrices de confusion.
Random Forest ou Arbre de décision est un algorithme d'apprentissage de machine learning utilisant le concept du bagging.
Rentrons dans le coeur de l'Intelligence Artificielle, dans l'élément qui permet à l'algorithme d'IA d'imiter le cerveau humain : le réseau de neurones
Découvrez Arima, "AutoRegressive Integrated Moving Average", un modèle de Machine Learning permettant de prédire des séries temporelles.
L'apprentissage par renforcement est très utilisé dans le machine learning et fait appel au Q-learning, on vous explique ces notions et comment nous les enseignons dans nos formations Jedha Bootcamp.
Prédire la probabilité qu'un évènement se produise, c'est possible avec la régression logistique ! Apprenez le Machine Learning avec notre formation Data.
La matrice de confusion ? Une notion simple, mais plus qu'efficace ! Cette matrice met en valeur les prédictions justes et fausses permettant de les comparer avec des valeurs définies.
La cross validation qu'est ce que c'est ? C'est une méthode statistique permettant d'évaluer les performances des modèles d'apprentissage automatique et de vérifier si une hypothèse est valide ou non.
Les algorithmes de Machine Learning sont des programmes à même d'apprendre à partir de données. Ils sont capables de s'améliorer avec les entraînements et sont employés pour accomplir des tâches comme la simple analyse de données ou des prédictions. Ils sont également capables de prendre de meilleures décisions sur la base de données qui leur sont fournies en amont.
Comment Hugging Face s'est-elle développée aussi rapidement et quel est le moteur de sa croissance ? On vous explique !
L'overfitting ? Le pire ennemi du Data Scientist ! Comment détecter ce problème et tenter de l'améliorer ? Les réponses et solutions dans cet article !
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