Machine Learning Articles

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.

Découvrez ce qu'est l'apprentissage automatique supervisé, comment il se compare à l'apprentissage automatique non supervisé et comment fonctionnent certains algorithmes essentiels d'apprentissage automatique supervisé.

Découvrez tout ce que vous devez savoir sur les types de modèles d'apprentissage automatique, y compris leur utilisation et des exemples de leur mise en œuvre.

Découvrez la classification dans l'apprentissage automatique, en examinant ce qu'elle est, comment elle est utilisée et quelques exemples d'algorithmes de classification.

Apprenez les algorithmes et leur importance dans l'apprentissage automatique. Comprendre comment les algorithmes résolvent des problèmes et exécutent des tâches avec des étapes bien définies.

Découvrez tout ce que vous devez savoir sur l'apprentissage automatique en 2023, y compris ses types, ses utilisations, les carrières et la façon de débuter dans le secteur.