Nos articles sur l'Intelligence Artificielle

La matrice de confusion ? Une notion simple, mais plus qu'efficace ! Cette matrice met en valeur les prédictions justes et fausses permettant de les comparer avec des valeurs définies.

Comment Hugging Face s'est-elle développée aussi rapidement et quel est le moteur de sa croissance ? On vous explique !

La cross validation qu'est ce que c'est ? C'est une méthode statistique permettant d'évaluer les performances des modèles d'apprentissage automatique et de vérifier si une hypothèse est valide ou non.

Le théorème central limite, un outil plus qu'indispensable pour tout Data Scientist ou Data Analyst ! En suivant une formation statistique en Data avec Jedha Bootcamp, vous parviendrez à maîtriser la totalité du pipeline Data.

Le Feature Engineering est un processus de machine learning consistant au traitement de données brutes pour les exploiter plus précisément.

L'overfitting ? Le pire ennemi du Data Scientist ! Comment détecter ce problème et tenter de l'améliorer ? Les réponses et solutions dans cet article !

Découvrez SVM, les machines à vecteurs de support sont des techniques d'apprentissage automatiques très employées en machine learning.

Une fois que vous avez construit votre modèle de Machine Learning, quelles sont les prochaines étapes ? Il vous faudra l'’évaluer puis l’améliorer, découvrez ici comment.

Prédire la probabilité qu'un évènement se produise, c'est possible avec la régression logistique ! Apprenez le Machine Learning avec notre formation Data.

L'apprentissage par renforcement est très utilisé dans le machine learning et fait appel au Q-learning, on vous explique ces notions et comment nous les enseignons dans nos formations Jedha Bootcamp.

L'algorithme de la descente de gradient, un algorithme en Machine Learning indispensable pour chaque Data Scientist. Comment utiliser cet algorithme ?

K-means aussi appelé K-moyennes est un algorithme de clustering employé en machine learning qui permet de classer des données similaires en groupes.

Random Forest ou Arbre de décision est un algorithme d'apprentissage de machine learning utilisant le concept du bagging.

Découvrez Arima, "AutoRegressive Integrated Moving Average", un modèle de Machine Learning permettant de prédire des séries temporelles.

La régression linéaire, un des algorithmes des plus utilisés et populaire en Data. Devenez un expert en régression linéaire grâce à nos formations en Machine Learning.