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Tutoriel sur l'apprentissage automatique

Obtenez des informations et des meilleures pratiques en matière d'IA et d'apprentissage automatique, améliorez vos compétences et créez des cultures de données. Apprenez à tirer le meilleur parti des modèles d'apprentissage automatique grâce à nos tutoriels.
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Apprentissage automatique

Qu'est-ce que l'ajustement insuffisant ? Comment détecter et surmonter les biais importants dans les modèles de ML

Découvrez ce qu'est le sous-ajustement, comment diagnostiquer un modèle sous-ajusté, et découvrez des stratégies actionnables sur la façon de corriger le sous-ajustement, en veillant à ce que vos modèles capturent avec précision les modèles de données et fournissent des prédictions fiables.

Rajesh Kumar

30 mai 2025

Apprentissage automatique

Feature Engineering in Machine Learning (Ingénierie des caractéristiques dans l'apprentissage automatique) : Guide pratique

Apprenez l'ingénierie des fonctionnalités grâce à ce guide pratique. Explorez des techniques telles que l'encodage, la mise à l'échelle et la gestion des valeurs manquantes en Python.
Srujana Maddula's photo

Srujana Maddula

20 mars 2025

Python

Fonction d'activation Softmax en Python : Un guide complet

Découvrez comment la fonction d'activation softmax transforme les logits en probabilités pour la classification multi-classes. Comparez softmax vs sigmoïde et mettez en œuvre en Python avec TensorFlow et PyTorch.

Rajesh Kumar

13 mars 2025

Python

Régression linéaire Sklearnar : Un guide complet avec des exemples

Découvrez la régression linéaire, son objectif et comment la mettre en œuvre à l'aide de la bibliothèque scikit-learn. Inclut des exemples pratiques.
Mark Pedigo's photo

Mark Pedigo

5 mars 2025

Intelligence artificielle

La logique floue dans l'IA : Principes, applications et guide de mise en œuvre Python

Du binaire à la nuance : découvrez comment la logique floue alimente les systèmes d'IA intelligents et imite le comportement humain en matière de prise de décision.
Josep Ferrer's photo

Josep Ferrer

14 février 2025

Apprentissage automatique

L'algorithme A* : Un guide complet

Un guide pour comprendre et mettre en œuvre l'algorithme de recherche A* en Python. Découvrez comment créer des solutions efficaces pour des problèmes de recherche complexes à l'aide d'exemples de code pratiques. Apprenez les stratégies d'optimisation utilisées dans les environnements de production.

Rajesh Kumar

14 février 2025

Apprentissage automatique

Comprendre l'équation de Bellman dans l'apprentissage par renforcement

L'équation de Bellman est un concept clé de l'apprentissage par renforcement qui aide les agents à prendre des décisions dans des situations complexes en évaluant les états et récompenses futurs possibles. Cet article examine ses principes mathématiques, ses utilisations dans le monde réel et son importance dans la création de politiques optimales dans le cadre des processus de décision de Markov.
Kurtis Pykes 's photo

Kurtis Pykes

14 février 2025

MLOps

Introduction à Podman pour l'apprentissage automatique : Rationalisation des flux de travail MLOps

Une alternative légère et sans démon à Docker Desktop qui rationalise la gestion des conteneurs, permettant une formation, une évaluation et un déploiement rapides des modèles d'apprentissage automatique.
Abid Ali Awan's photo

Abid Ali Awan

14 février 2025

Apprentissage automatique

Optimisation des politiques proximales avec PyTorch et Gymnasium

Apprenez les premiers principes de l'optimisation de la politique proximale, y compris son implémentation dans PyTorch avec Gymnasium !
Arun Nanda's photo

Arun Nanda

14 février 2025

Apprentissage automatique

Guide de l'algorithme de clustering DBSCAN

Apprenez à mettre en œuvre DBSCAN, comprenez ses paramètres clés et découvrez quand tirer parti de ses atouts uniques dans vos projets de science des données.

Rajesh Kumar

14 février 2025

Apprentissage automatique

Comment visualiser les modèles d'apprentissage automatique : De la régression linéaire aux réseaux neuronaux

L'apprentissage automatique est complexe et souvent difficile à appréhender. En visualisant les modèles d'apprentissage automatique, vous pouvez mieux comprendre les performances du modèle et les décisions qu'il prend lorsqu'il fait des prédictions.
Dario Radečić's photo

Dario Radečić

14 février 2025