Tutoriel sur l'apprentissage automatique

Comprenez les concepts fondamentaux des cartes auto-organisatrices et apprenez à les mettre en œuvre en Python à l'aide de MiniSom.

Apprenez à mettre en place et à configurer la base de données MySQL dans les conteneurs Docker. Le tutoriel comprend des concepts tels que la connexion aux serveurs MySQL, l'exécution de clients MySQL pour se connecter aux conteneurs, etc.

Plongez dans l'IA explicable (XAI) et apprenez comment instaurer la confiance dans les systèmes d'IA avec LIME et SHAP pour l'interprétabilité des modèles. Comprendre l'importance de la transparence et de l'équité dans les décisions prises par l'IA.

Découvrez la puissance de Mamba LLM, une architecture transformatrice issue d'universités de premier plan, qui redéfinit le traitement des séquences dans l'IA.

Explorez l'importance de la normalisation, une étape essentielle du prétraitement des données qui garantit l'uniformité des grandeurs numériques des caractéristiques.

Apprenez les rouages de l'augmentation du gradient en détail sans trop de casse-tête mathématique et comment régler les hyperparamètres de l'algorithme.

Plongez dans les perceptrons multicouches. Découvrez les secrets des MLP dans l'apprentissage automatique pour la reconnaissance des formes, la classification et la prédiction.

Naviguez dans les périls de la dérive des modèles et explorez notre guide pratique sur la surveillance de la dérive des données.

Exploitez les données non structurées grâce à la modélisation thématique. Explorez les concepts de base, les techniques telles que LSA et LDA, les exemples pratiques, et plus encore.

Découvrir des motifs cachés en Python avec l'extraction de règles d'association (Association Rule Mining)

Découvrez l'algorithme d'apprentissage par renforcement sans modèle le plus populaire grâce à un tutoriel Python.

Cet article explique comment et quand utiliser la classification par k-voisins les plus proches avec scikit-learn. L'accent est mis sur les concepts, le déroulement des opérations et les exemples. Nous abordons également les mesures de distance et la manière de sélectionner la meilleure valeur pour k à l'aide de la validation croisée.