Nos tutoriels en science des données

Apprenez ce qu’est une matrice augmentée, comment elle représente les systèmes d’équations et comment utiliser les opérations sur les lignes pour les résoudre.

Découvrez ce qu’est un graphique des résidus, comment interpréter les motifs courants, et comment ils aident à identifier non-linéarité, hétéroscédasticité, valeurs aberrantes et autres problèmes de régression.

Apprenez à organiser des tâches par catégorie avec Node.js et MongoDB. Créez une API REST avec des endpoints créer, lister, obtenir, mettre à jour, supprimer et un filtre par catégorie.

L’apprentissage auto-supervisé amène les modèles à tirer leur propre supervision de textes, d’images, d’audios et de vidéos non étiquetés, via des techniques comme l’apprentissage contrastif, la modélisation masquée et la prédiction autorégressive — les représentations qui alimentent les modèles de langue, de vision et multimodaux d’aujourd’hui.

Installez Muse Spark 1.3 dans Muse Code et via la Meta Model API, choisissez entre contributor et standard, et vérifiez les promesses d'efficacité de Meta.

Apprenez à utiliser l’API Gemini 3.8 Flash en Python : configuration de l’Interactions API, réglage de thinking_level, extraction PDF→JSON et function calling avec code.

Utilisez GPT-6 Astra via l’API OpenAI pour créer un agent de contrôle de release en Python avec des outils async, des réglages de raisonnement, des sorties structurées et le suivi des coûts, puis testez l’usage de l’ordinateur et le steering.

Apprenez à utiliser le tout dernier modèle phare d’Anthropic pour créer un agent Python qui lit un dépôt Flask avant de planifier un changement. Ajoutez des mises à jour de progression, des outils de fichiers en lecture seule et des garde‑fous sur les coûts.

Apprenez à exécuter Qwen3.8-27B en local avec NVFP4 natif Blackwell et le décodage spéculatif MTP, jusqu'à 170 tokens par seconde avec llama.cpp.

Utilisez GLM-5.3-Flash et CrewAI pour créer 3 agents LLM spécialisés sur fondamentaux, techniques et actualités, puis agrégez leurs analyses en un signal d’ACHAT/VENTE.

Découvrez comment les Bots de Grok Bot, l’ordinateur cloud partagé, les compétences et les routines s’articulent en créant un agent qui recherche, vérifie et rend compte chaque lundi.

Découvrez comment exécuter Qwen3.8-Flash-Next GGUF en local avec llama.cpp sur un RTX PRO 6000, puis le relier à OpenCode pour un setup d’agent de code 100 % local.