Catégorie : Data Science

Parmi les concepts statistiques à maîtriser absolument pour concevoir des analyses prédictives et des modèles d’apprentissage automatique, il y a la régression linéaire. S’il s’agit

Dans le monde des mathématiques, l’importance des suites et séries en analyse n’est plus à prouver. Parfois, il est difficile de trouver une application concrète

L’apprentissage continu ouvre des nouvelles perspectives dans l’ère de l’intelligence artificielle en constante évolution. Cette approche permet aux modèles de s’adapter progressivement aux nouvelles données

Lorsque l’on apprend à coder en Python, la question du typage est une question que l’on ne considère que très rarement alors que celle-ci est

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