L’un des avantages des modèles de machine learning et de deep learning, est qu’ils sont facilement adaptables à toutes les situations. C’est d’ailleurs cette flexibilité qui les rend aussi populaires….
Travailler en tant que freelance data scientist en étant étudiant
Durant ma dernière année à l’ISUP j’ai eu la chance d’être freelance data scientist et étudiant en même temps. Cette experience inhabituelle m’a été très bénéfique. Dans cet article je…
4 méthodes pour gérer les données manquantes en machine learning avec Pandas
Les données manquantes sont un des nombreux problèmes que vous êtes amenés à gérer lorsque vous travaillez sur des projets concrets de machine learning. C’est assez rare d’avoir des datasets…
Comment gérer le déséquilibre des classes (imbalanced dataset) en machine learning ?
En machine learning il est très fréquent d’avoir à construire un modèle sur des données présentant un déséquilibre des classes. Ce problème intervient lorsqu’une classe est beaucoup plus représentée que…
Machine learning pour la classification automatique de musiques avec Python
Ilyes TALBI | Samir JEETO | Valentin DORE Mon attrait pour le machine learning vient du fait qu’il n’a quasiment aucune limites en termes d’applications. Dès que vous avez des…
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 aussi faire de la régression avec random forest. Dans ce tutoriel…
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 Netflix et à 2h du matin le même soir, vous y…
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 d’apprentissage, appelée apprentissage par renforcement ou reinforcement learning en anglais. Comme…
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 le principe théorique, on verra comment faire de la régression en…
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 coller aux données d’entraînements. Dans cet article je vous explique comment…