Algorithmes
Mes dernières lectures en data science
Les éditions Eyrolles m’ont gentiment envoyés plusieurs livres. J’ai profité du confinement et du fait que j’ai un peu...
Apprentissage par renforcement
Dans de précédents articles, nous avons parlé des méthodes d’apprentissages supervisé et non supervisé. Aujourd’hui je vous présente une autre méthode...
Régression linéaire : fonctionnement et exemple avec Python
Le problème le plus simple et le plus ancien en machine learning est la régression linéaire. Après avoir expliquer...
NLP avec Python : analyse de sentiments sur Twitter
Dans le précédent tutoriel NLP nous avons introduit la notion d’encodage de texte, expliqué ce qu’était un pipeline NLP...
7 méthodes pour éviter l’overfitting
L’overfitting est un problème qui est souvent rencontrés en machine learning. Il survient lorsque notre modèle essaye de trop...
XGBoost vs Random Forest : prédire la gravité d’un accident de la route
Dans cet article on compare les algorithmes Random Forest et XGBoost, en travaillant sur un projet de prédictions. L’objectif...
Support Vector Machines (SVM)
Vous savez tous que les algorithmes de machine learning sont classés en deux catégories : apprentissage non-supervisé et apprentissage supervisé. Aujourd’hui,...
Le machine learning en 20 questions
Beaucoup de choses sont dites au sujet du machine learning. Certains le voit comme un monstre qui mène l’humanité...
Reconnaissance d’objets avec Tensorflow
Tensorflow est une des bibliothèques Python les plus utilisées lorsqu’il est question de machine learning. Combinée à Keras, elle...
