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…
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…
Dans cet article on compare les algorithmes Random Forest et XGBoost, en travaillant sur un projet de prédictions. L’objectif est de créer un modèle qui permet de prédire la gravité…
Vous savez tous que les algorithmes de machine learning sont classés en deux catégories : apprentissage non-supervisé et apprentissage supervisé. Aujourd’hui, nous allons nous focaliser sur ce deuxième mode, et plus précisément…
Beaucoup de choses sont dites au sujet du machine learning. Certains le voit comme un monstre qui mène l’humanité à sa perte. D’autres comme un magicien solution à tous leurs…
Tensorflow est une des bibliothèques Python les plus utilisées lorsqu’il est question de machine learning. Combinée à Keras, elle rend la construction et l’entrainement de modèles beaucoup plus simples. Dans…
Applications et fonctionnement Vous ne pouviez pas les rater. Les IA artistes ont fait et continuent de faire leur show. C’est vrai qu’à première vue, elles sont impressionnantes. Presque magique…
Jamais sans mon algorithme Le domaine de la médecine s’est fortement modernisé en profitant des différentes révolutions industrielles. Ce qui a contribué -à l’aide d’autres facteurs- à une amélioration notable…
Il y a quelques semaines, nous vous proposions une introduction à l’apprentissage non supervisé. Grand concept du machine learning, il permet à un ordinateur d’en apprendre lui-même sur les données que…
Le cerveau humain est si complexe, que même les plus grands neurologues ne savent pas le décrire complètement. Néanmoins, avec ce que l’on connait, on peut construire quelque chose de…