Machine Learning & Clustering : Focus sur l’algorithme CAH
Le clustering est une discipline particulière du Machine Learning ayant pour objectif de séparer vos données en groupes homogènes ayant des caractéristiques communes. C’est un domaine très apprécié en marketing, par exemple, où l’on cherche souvent à segmenter les bases clients pour détecter des comportements particuliers. Dans un précédent article, nous avions présenté un premier […]
Réseau de neurones – Deep Learning : Biologiques ou artificiels, même combat ?
Dans un précédent article, nous avons défini le concept de Deep Learning et ses principales applications. Au coeur de cette technique de Machine Learning , les réseaux de neurones artificiels. Dans cet article nous allons nous intéresser à la structure des neurones ainsi qu’à leur rôle dans le fonctionnement d’algorithmes de Deep Learning. Table des matières: Structure et rôle des neurones […]
Machine Learning & Python : Par où commencer?
Python s’est imposé en quelques années comme le langage référence pour le Machine Learning. Nombreux à vouloir commencer à programmer en Python, nous sommes tout aussi nombreux à avoir réalisé que commencer tout seul un langage informatique et assimiler les notions de Machine Learning n’est pas aisé. Chez DataScientest, on essaye de stimuler chaque effort […]
Deep Learning : qu’est-ce que c’est ?
Cet article est le premier d’une série consacrée au Deep Learning : Après avoir présenté dans les grandes lignes le fonctionnement et les applications des réseaux de neurones, vous découvrirez plus en détails dans les articles suivants les principaux types de réseaux et leurs architectures, ainsi que des méthodes et divers exemples d’applications du Deep Learning aujourd’hui. Démarrons sans plus tarder notre Introduction au Deep […]
Au delà du Machine Learning: l’Analyse de Survie
Lorsqu’on débute un projet de Data Science, il est très important de réfléchir à la modélisation du problème en question. Si l’on cherche à augmenter les ventes sur un site de e-commerce, on peut chercher à augmenter les taux de conversion avec un modèle de classification, déterminer la durée de visite des utilisateurs en fonction […]
Machine Learning : Performance and interpretability
Performance and interpretability: A necessary trade-off? Over the last decade, an increasing number of companies have embraced the digital transformation by incorporating Artificial Intelligence methods in the way they conceive their products and define their processes. Gathering, analyzing, and harnessing the data have been considered as essential drivers for business growth in an increasingly number […]
Correlation entre variables: comment mesurer la dépendance ?
En Data science, il est primordial de découvrir et quantifier à quel point deux variables sont liées. Ces relations peuvent être complexes et ne sont pas forcément visibles. Or certaines de ces dépendances affaiblissent les performances d’algorithme de Machine Learning comme des régressions linéaires. Il devient alors impératif de mieux préparer vos données. Découvrir nos […]
