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...
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...
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...
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...
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...
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...
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...
