Tutoriel sur l'apprentissage automatique

Le boosting améliore les performances en apprentissage automatique en corrigeant séquentiellement les erreurs et en combinant des apprenants faibles pour obtenir de meilleurs prédicteurs.

Le ML causal combine ML et inférence causale pour aller au-delà de la prédiction et estimer ce qui se passe quand vous intervenez. Cet article couvre les concepts clés, les méthodes, les outils Python et les erreurs courantes.

L’apprentissage auto-supervisé amène les modèles à tirer leur propre supervision de textes, d’images, d’audios et de vidéos non étiquetés, via des techniques comme l’apprentissage contrastif, la modélisation masquée et la prédiction autorégressive — les représentations qui alimentent les modèles de langue, de vision et multimodaux d’aujourd’hui.

Explorez l’architecture des Transformers, ces modèles qui ont révolutionné le traitement des données grâce aux mécanismes d’auto‑attention.

Un tour d’horizon pratique de l’apprentissage contrastif : comment les modèles apprennent en comparant des exemples similaires et dissemblables, les fonctions de perte et méthodes associées, et comment l’implémenter dans PyTorch.

Un guide pratique du réglage des hyperparamètres : fonctionnement, principales méthodes de recherche (grille, aléatoire, bayésienne), stratégies d’évaluation, et mise en œuvre en Python et en R.

Découvrez l’algorithme d’apprentissage par renforcement sans modèle le plus utilisé avec un tutoriel Python.

Découvrez la régression linéaire, ses objectifs et son implémentation avec la bibliothèque scikit-learn. Avec des exemples pratiques.

Découvrez comment un pipeline MLOps de bout en bout prédit les résultats de la Coupe du monde 2026, de l'entraînement automatisé et DVC à une simulation Monte Carlo du tableau en 10 000 itérations.

Fonctionnement de la régression par forêts aléatoires, ses limites, et comment l’évaluer, l’ajuster et l’interpréter. Inclut une implémentation Python et un cadre de comparaison de modèles.

Découvrez ce qu'est la classification zero-shot, son fonctionnement avec des modèles NLI, sa comparaison au few-shot et à l'affinage, et comment l'appliquer avec Hugging Face Transformers.

Évitez les écueils de la dérive des modèles et découvrez notre guide pratique de surveillance de la dérive des données.