Machine Learning Articles

La reconnaissance d'images utilise des algorithmes et des modèles pour interpréter le monde visuel, convertissant les images en informations symboliques utilisables dans diverses applications.

Les algorithmes d'apprentissage paresseux fonctionnent en mémorisant les données d'apprentissage plutôt qu'en construisant un modèle général.

LaMDA : Famille de modèles de langage conversationnel à grande échelle de Google pour des interactions naturelles et intuitives, basée sur l'architecture Transformer.

La partialité algorithmique se traduit par des résultats injustes en raison de données d'entrée biaisées ou limitées, d'algorithmes injustes ou de pratiques d'exclusion au cours du développement de l'IA.

Découvrez ce qu'est le clustering et comment il est utilisé dans l'apprentissage automatique. Examinez les différents types de regroupement dans l'apprentissage automatique et consultez quelques FAQ.

La tokenisation permet de diviser le texte en parties plus petites afin de faciliter l'analyse par les machines et d'aider ces dernières à comprendre le langage humain.

Abordez votre entretien technique Databricks avec confiance en 2024. Profitez des conseils d'experts et accédez aux questions et réponses pratiques des entretiens Databricks.

Maîtrisez ces compétences pour devenir un ingénieur en apprentissage automatique prêt à l'emploi en 2024.

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.

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.