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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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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.
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Josep Ferrer

14 février 2025

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.
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Kurtis Pykes

14 février 2025

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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.
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Abid Ali Awan

14 février 2025

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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 !
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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.

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14 février 2025

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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.
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Dario Radečić

14 février 2025

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Extraction de caractéristiques dans l'apprentissage automatique : Un guide complet

Maîtrisez les techniques d'extraction de caractéristiques avec des exemples pratiques en Python pour les données d'images, audio et de séries temporelles. Apprenez à transformer des données brutes en caractéristiques significatives et à surmonter les défis courants dans les applications d'apprentissage automatique.

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11 février 2025

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Comprendre la réduction de la dimensionnalité

Découvrez l'importance de la réduction de la dimensionnalité, ses techniques, et comment les appliquer à des ensembles de données d'images tout en visualisant et en comparant des données dans des espaces de moindre dimension.
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Abid Ali Awan

21 janvier 2025

Apprentissage automatique

Qu'est-ce que le bagging dans l'apprentissage automatique ? Un guide avec des exemples

Ce tutoriel a fourni une vue d'ensemble de la méthode d'ensemble bagging en apprentissage automatique, y compris son fonctionnement, sa mise en œuvre en Python, sa comparaison avec le boosting, ses avantages et ses meilleures pratiques.
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16 janvier 2025

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Un tutoriel complet sur la reconnaissance optique de caractères (OCR) en Python avec Pytesseract

Maîtrisez les fondamentaux de la reconnaissance optique de caractères (OCR) avec PyTesseract et OpenCV.
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Bex Tuychiev

16 janvier 2025

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Bex Tuychiev

16 janvier 2025