Applications

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...

Nov 8 · 1 min lecture >

Régression avec Random Forest : Prédire le loyer d’un logement à Paris

Dans les différents projets où l’on a utilisé random forest, il s’agissait de faire de la classification. Nous pouvons...

Nov 4 · 3 min lecture >

Le machine learning pour les systèmes de recommandations

Lundi soir, 20h00. Vous rentrez à la maison, épuisés d’une longue journée de travail. Vous vous installez confortablement devant...

Oct 21 · 5 min lecture >

Deep learning pour le football : Computer vision (Partie I)

Dans cette série d’articles nous allons voir comment le deep learning est utilisé dans le football. Plutôt que de...

Oct 6 · 6 min lecture >

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...

Sep 21 · 3 min lecture >

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...

Sep 14 · 11 min lecture >

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...

Sep 6 · 11 min lecture >

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...

Août 30 · 6 min lecture >

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...

Juil 19 · 10 min lecture >