Nos tutoriels en science des données

Découvrez ce qu’est une fonction objectif, comment elle fonctionne en optimisation et en apprentissage automatique, et comment la définir et l’interpréter avec des exemples concrets.

L’opérateur laplacien est l’un des outils mathématiques les plus utilisés en machine learning moderne. Il est au cœur du clustering spectral, de l’apprentissage de variétés, de la détection de contours et des algorithmes sur graphes.

Un guide conceptuel du kernel trick : ce que c’est, comment il permet aux SVM et à d’autres modèles à noyau de traiter le non-linéaire, et quand le préférer à d’autres approches.

Un guide pas à pas pour configurer pgAdmin 4 et PostgreSQL avec Docker Compose : configuration des conteneurs, enregistrement du serveur et fonctions clés de pgAdmin, dont le Query Tool, l'explorateur de schéma et la sauvegarde/restauration.

Découvrez des formules simples, des fonctions modernes d'Excel et des outils d'IA récents pour compter les mots dans Excel.

Un guide des contrôles proactifs essentiels en matière de réplication, de performance et de sauvegarde pour une plateforme de données robuste et fiable.

Un tour d’horizon approfondi de l’architecture ResNet, qui explique comment l’apprentissage résiduel et les connexions de saut résolvent l’évanouissement des gradients et la dégradation qui compliquent l’entraînement des réseaux de neurones profonds.

Apprenez à créer et utiliser des tableaux croisés dynamiques dans Google Sheets pour résumer, analyser et explorer vos données.

La méthode de Newton est un algorithme itératif de recherche de racines qui exploite les tangentes pour se rapprocher de la solution d'équations sans forme fermée.

Ce guide présente des approches sûres basées sur des formules et des options de fusion visuelle pour mettre en forme vos feuilles sans altérer les données.

Découvrez comment les approximations polynomiales alimentent la descente de gradient, XGBoost et les fonctions que votre ordinateur calcule au quotidien.

Apprenez à utiliser la fonction SQL RANK() pour attribuer des classements aux lignes, gérer les ex æquo et la comparer à DENSE_RANK() et ROW_NUMBER().