Catégorie
Thèmes
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.
Autres thèmes :
Formation de 2 personnes ou plus ?Essayer DataCamp for Business
Réglage des hyperparamètres : méthodes, bonnes pratiques et exemples
Un guide pratique du réglage des hyperparamètres : fonctionnement, principales méthodes de recherche (grille, aléatoire, bayésienne), stratégies d’évaluation, et mise en œuvre en Python et en R.
Dario Radečić
28 juillet 2026
Introduction au Q-learning : un tutoriel pour débuter
Découvrez l’algorithme d’apprentissage par renforcement sans modèle le plus utilisé avec un tutoriel Python.
Abid Ali Awan
22 juillet 2026
Régression linéaire avec sklearn : guide complet avec exemples
Découvrez la régression linéaire, ses objectifs et son implémentation avec la bibliothèque scikit-learn. Avec des exemples pratiques.
Mark Pedigo
22 juillet 2026
Prédiction du vainqueur de la Coupe du monde 2026 : un guide MLOps
Découvrez comment un pipeline MLOps de bout en bout prédit les résultats de la Coupe du monde 2026, de l'entraînement automatisé et DVC à une simulation Monte Carlo du tableau en 10 000 itérations.
Tom Farnschläder
17 juin 2026
Régression par forêts aléatoires : le guide complet
Fonctionnement de la régression par forêts aléatoires, ses limites, et comment l’évaluer, l’ajuster et l’interpréter. Inclut une implémentation Python et un cadre de comparaison de modèles.
Srujana Maddula
17 juin 2026
Classification zero-shot : fonctionnement et cas d'usage
Découvrez ce qu'est la classification zero-shot, son fonctionnement avec des modèles NLI, sa comparaison au few-shot et à l'affinage, et comment l'appliquer avec Hugging Face Transformers.
Dario Radečić
11 juin 2026
Comprendre la dérive des données et des modèles : détection de dérive en Python
Évitez les écueils de la dérive des modèles et découvrez notre guide pratique de surveillance de la dérive des données.
Moez Ali
25 mai 2026
Le kernel trick expliqué : comment les SVM apprennent des motifs non linéaires
Un guide conceptuel du kernel trick : ce que c’est, comment il permet aux SVM et à d’autres modèles à noyau de traiter le non-linéaire, et quand le préférer à d’autres approches.
Dario Radečić
4 mai 2026
Régularisation en apprentissage automatique : L1, L2 et Elastic Net expliqués
Un aperçu pratique de la régularisation en apprentissage automatique : ce que c’est, comment ça marche et quand utiliser L1, L2 et Elastic Net pour construire des modèles qui généralisent.
Dario Radečić
4 mai 2026
Algorithme Apriori expliqué : guide pas à pas avec une implémentation en Python
Découvrez le fonctionnement de l'algorithme Apriori, ses concepts clés et comment l'utiliser efficacement pour l'analyse de données et la prise de décision.
Derrick Mwiti
22 avril 2026
Guide Isolation Forest : explications et implémentation en Python
Isolation Forest est un algorithme de machine learning non supervisé qui identifie les anomalies dans les données en les isolant via des partitionnements aléatoires au sein d’un ensemble d’arbres de décision.
Conor O'Sullivan
22 avril 2026
Comment normaliser les données : Un guide complet avec des exemples
Évitez les gradients qui disparaissent et les modèles biaisés. Découvrez comment normaliser les données à l'aide des valeurs min-max et z-score dans Scikit-learn afin d'améliorer les modèles d'apprentissage automatique.
Josep Ferrer
29 janvier 2026