Les éditions Eyrolles m’ont gentiment envoyés plusieurs livres. J’ai profité du confinement et du fait que j’ai un peu plus de temps libre pour me plonger dedans et vous en…
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…
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 faire un simple catalogue de ce qui se fait, nous allons…
À propos de moi
Ilyes Talbi
Ingénieur en intelligence artificielle, j’ai fondé La Revue IA en 2019 pour répondre au manque de contenus techniques, fiables et accessibles en français.
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…
Compte rendu de l’AI et Big Data Paris Corp
Les 14 et 15 septembre se tenait l’AI Paris Corp au parc des expositions de la porte de Versailles. C’était l’occasion pour les acteurs de l’IA en France de se…
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 pour le nettoyage de notre dataset et avons construits un outil…
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…
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 est de créer un modèle qui permet de prédire la gravité…