Catégorie : Data Science

Les problèmes de satisfaction de contraintes, ou CSP (pour Constraint satisfaction problem en anglais) sont des problèmes mathématiques dans lesquels un ensemble d’objets doit remplir

Pour de petites opérations, les fonctions régulières sur Python peuvent prendre beaucoup de place, rendant alors la syntaxe peu lisible. D’où l’intérêt des fonctions Lambda

L’utilisation des modèles de Deep Learning devient de plus en plus nécessaire pour les entreprises. Cependant, son implémentation représente un défi en termes de création

Depuis la nuit des temps, les êtres vivants ont démontré leur aptitude à s’adapter à leur cadre de vie en constante évolution et à s’améliorer

Le Reinforcement Learning, ou apprentissage par renforcement en français, est, avec les apprentissages supervisé et non supervisé, l’une des trois grandes techniques d’apprentissage automatique. Cette

Proximal Policy Optimization est un algorithme de Reinforcement Learning créé par OpenAI, idéal pour les environnements complexes tels que les jeux vidéo ou la robotique.

La visualisation de données joue un rôle essentiel dans l’analyse et la communication des informations : en effet elle permet d’avoir un premier aperçu sur

Le codage de Huffman est un algorithme de compression de données. L’idée est d’affecter des codes de longueur variable aux caractères d’entrée, la longueur des

Algorithme incontournable en Machine Learning, la régression linéaire permet d’établir des relations entre une ou plusieurs variables. Pour mettre en pratique cet algorithme en toute

Nightshade, développé par des chercheurs de l’université de Chicago, représente une avancée majeure dans la protection des droits des artistes à l’ère numérique. Cet outil