Tutoriel sur l'apprentissage automatique

Découvrez l’apprentissage actif, un cas d’apprentissage semi-supervisé : définition, bénéfices, applications et recherche actuelle.

Dans ce tutoriel, vous découvrirez la fréquence absolue et pondérée des mots en text mining et comment les calculer avec defaultdict et des DataFrames pandas.

Découvrez la technique d’optimisation Adagrad : ses principaux bénéfices, ses limites, son implémentation dans PyTorch et ses cas d’usage pour optimiser des modèles de machine learning.

Découvrez l’AutoML et comment l’appliquer avec auto‑keras.

Ce tutoriel Apache Spark vous initie au traitement des big data, à l'analyse et au ML avec PySpark.

Comprenez et implémentez l’optimiseur Adam en Python. Découvrez l’intuition, les mathématiques et les cas d’usage en machine learning avec PyTorch

Apprenez à valider les données et les modèles pour garantir des performances robustes en machine learning grâce à notre guide pas à pas sur l'automatisation des tests avec DeepChecks.

Dans ce tutoriel, vous allez apprendre et comprendre comment utiliser un autoencoder comme classifieur en Python avec Keras, avec Fashion‑MNIST comme exemple.

Ce tutoriel complet vous apprend à utiliser AWS SageMaker pour créer, entraîner et déployer des modèles de machine learning. Nous vous guidons tout au long du workflow, de la configuration de votre environnement AWS et la création d’une instance SageMaker à la préparation des données, l’entraînement des modèles et leur déploiement en endpoints.

Découvrez Azure Machine Learning dans notre guide du débutant : configuration, déploiement de modèles et utilisation d’AutoML et de ML Studio dans l’écosystème Azure.

Exploitez les capacités de l’API ElevenLabs, un puissant générateur de voix par IA. Apprenez à transformer du texte en parole et à cloner des voix avec cette technologie.

Apprenez à créer et charger (ETL) un pipeline de données de zéro avec R et SQLite pour collecter des tweets en temps réel et les stocker pour de futures analyses.