Tutoriel sur l'apprentissage automatique

Découvrez comment la descente de gradient optimise les modèles en machine learning. Applications en régression linéaire, régression logistique, réseaux de neurones, et ses variantes clés : batch, stochastique et mini-batch.

Dans ce tutoriel, vous allez apprendre à utiliser une bibliothèque assez unique en Python, TPOT. Elle automatise toute la chaîne de machine learning et vous propose le modèle le plus performant.

Découvrez ce qu’est l’équation normale et comment l’utiliser pour créer des modèles d’apprentissage automatique.

Préparez votre première compétition Kaggle avec ce tutoriel pas à pas.

Découvrez comment les courbes d’apprentissage peuvent vous aider à évaluer vos données et à identifier des solutions optimales.

Apprenez l’algèbre linéaire par le code et la visualisation.

Découvrez la puissante alliance entre statistiques et apprentissage automatique. Explorez comment les techniques statistiques soutiennent les modèles de machine learning et favorisent des décisions basées sur les données.

Découvrez LIME, son fonctionnement et les pièges potentiels à éviter lors de son utilisation.

Apprenez à extraire des romans du web et à tracer des distributions de fréquence des mots ; vous vous exercerez avec les packages Python requests, BeautifulSoup et nltk.

Dans ce tutoriel, vous apprendrez à entraîner des modèles génératifs pour composer de la musique avec TensorFlow 2.0.

Explorez l’univers transformateur de Hugging Face, le hub open source de la communauté IA pour l’apprentissage automatique et le traitement automatique du langage naturel.

Découvrez comment les Vision Transformers (ViT) exploitent les embeddings de patches et l'auto-attention pour surpasser les CNN dans la classification d'images moderne. Ce tutoriel approfondi détaille l'architecture ViT, propose du code Python pas à pas et indique quand choisir les ViT pour des projets de vision par ordinateur en conditions réelles.