Machine Learning Articles

Explorez la malédiction de la dimensionnalité dans l'analyse des données et l'apprentissage automatique, y compris ses défis, ses effets sur les algorithmes et les techniques telles que l'ACP, la LDA et le t-SNE pour la combattre.

Explorez les subtilités de la reconnaissance des entités nommées (NER), un élément clé du traitement du langage naturel (NLP). Découvrez ses méthodes, ses applications et ses défis, ainsi que la façon dont il révolutionne l'analyse des données, l'assistance à la clientèle et bien plus encore.

Explorez quelques-unes des meilleures certifications d'apprentissage automatique, les exigences pour chacune d'entre elles et comment vous pouvez améliorer vos compétences en apprentissage automatique avec DataCamp.

Les modèles génératifs utilisent l'apprentissage automatique pour découvrir des modèles dans les données et générer de nouvelles données. Découvrez leur importance et leurs applications dans le domaine de l'IA.

Découvrez TinyML, ses applications et ses avantages, et comment vous pouvez vous lancer dans ce domaine émergent de l'apprentissage automatique.

Libérez votre potentiel dans Docker et la science des données avec notre guide complet. Découvrez les certifications Docker, les parcours d'apprentissage et les conseils pratiques.

Les données étiquetées sont des données brutes auxquelles des étiquettes ont été attribuées pour ajouter un contexte ou une signification, et qui sont utilisées pour former des modèles d'apprentissage automatique dans le cadre de l'apprentissage supervisé.

L'intelligence artificielle symbolique (IA) est un sous-domaine de l'IA qui se concentre sur le traitement et la manipulation de symboles ou de concepts, plutôt que de données numériques.

L'apprentissage automatique est sans doute à l'origine des cas d'utilisation les plus importants et les plus visibles de la science des données et de l'intelligence artificielle. Dans cet article, vous découvrirez ce qu'est l'apprentissage automatique, certains de ses principaux cas d'utilisation et algorithmes, et comment vous pouvez commencer.

Découvrez les étapes d'un projet d'apprentissage automatique standard en explorant les tenants et aboutissants du cycle de vie de l'apprentissage automatique à l'aide de CRISP-ML(Q).

Explorez le monde transformateur du traitement du langage naturel (NLP) avec le guide complet de DataCamp pour les débutants. Plongez dans les composantes fondamentales, les techniques, les applications et les défis de la PNL.

Découvrez l'apprentissage non supervisé, ses types (regroupement, extraction de règles d'association et réduction de la dimensionnalité) et ses différences par rapport à l'apprentissage supervisé.