Machine Learning Tutorial

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.

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

Dans ce tutoriel, vous apprendrez la classification par arbre de décision, les mesures de sélection d'attributs et comment créer et optimiser un classificateur par arbre de décision à l'aide du package Python Scikit-learn.

La précision n'est pas suffisante. Apprenez la différence entre la précision et le rappel, comprenez le compromis et choisissez la métrique appropriée pour votre modèle.

Découvrez ce que sont les fonctions de coût, ainsi que la manière et le moment de les utiliser. Comprend des exemples pratiques.

Découvrez comment convertir des modèles au format ONNX, les optimiser grâce à la quantification et les déployer sur n'importe quelle plateforme, des appareils périphériques aux serveurs cloud, sans dépendre d'un fournisseur particulier.

Comprenez comment le score F1 évalue les performances d'un modèle en combinant précision et rappel. Découvrez son utilisation dans la classification binaire et multiclasses, avec des exemples en Python.

Découvrez comment UMAP simplifie la visualisation des données à haute dimension grâce à des explications détaillées, des cas d'utilisation pratiques et des comparaisons avec d'autres méthodes de réduction de dimensionnalité, notamment t-SNE et PCA.

Ce guide explique l'intuition mathématique derrière la fonction tanh, la compare aux fonctions sigmoïde et ReLU, présente ses avantages et ses inconvénients, et explique comment l'implémenter efficacement dans l'apprentissage profond.

Ce guide explique les propriétés mathématiques de Softplus, ses avantages et ses inconvénients, sa mise en œuvre dans PyTorch, et quand il convient de passer de ReLU à Softplus.

Les réseaux neuronaux à propagation directe (FFNN) constituent la base de l'apprentissage profond, utilisé dans la reconnaissance d'images, les transformateurs et les systèmes de recommandation. Ce tutoriel complet sur les réseaux neuronaux feedforward (FFNN) explique leur architecture, leurs différences par rapport aux réseaux neuronaux multi-couches (MLP), les activations, la rétropropagation, des exemples concrets et leur implémentation dans PyTorch.

Découvrez la divergence KL, l'un des outils les plus courants et les plus essentiels utilisés dans l'apprentissage automatique.