Tutoriel sur l'apprentissage automatique

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.

Découvrez ce qu'est l'estimation du maximum de vraisemblance (MLE), comprenez ses fondements mathématiques, observez des exemples pratiques et apprenez à mettre en œuvre la MLE dans Python.

Apprenez à distinguer la sensibilité et la spécificité, ainsi que les cas d'utilisation appropriés pour chacune. Comprend des exemples pratiques.

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.

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.