Introduction au Machine Learning

Comprendre le Machine Learning et ses algorithmes fondamentaux pour être en capacité d’échanger avec des experts.

Le Machine Learning est aujourd’hui la branche de l’Intelligence Artificielle la plus utilisée par les entreprises. Ses algorithmes classiques sont désormais accessibles en termes de puissance de calcul, et performants sur tous types de données structurées, qu’elles soient abondantes ou rares.

Aussi les concepts essentiels du Machine Learning se popularisent dans les organisations et son usage s’élargit. Mais beaucoup d’utilisateurs – au sens large – de cette technologie se heurtent à sa complexité mathématique lorsqu’ils essaient d’en appréhender le fonctionnement et les enjeux.

Nous espérons que cette série d’articles vous aidera à mieux comprendre les concepts et algorithmes phares du Machine Learning, pour vous permettre d’échanger de façon constructive avec des experts.

Qu’est-ce que le Machine Learning ?

La Machine Learning ou apprentissage automatique permet à des ordinateurs d’effectuer des tâches sans être programmés explicitement pour celles-ci. Il apprend de lui-même un modèle à partir de données …

Introduction au Machine Learning

Qu’est-ce qu’une régression linéaire ?

La régression linéaire est une méthode statistique classique pour modéliser des données de façon simple et interprétable. Elle établit des relations linéaires entre une variable à prédire et des données …

Introduction au Machine Learning

Que sont les réseaux de neurones ?

En intelligence artificielle, les réseaux de neurones sont le système fondamental de l’apprentissage profond ou deep learning. Ils représentent une des pistes les plus prometteuses vers une intelligence artificielle forte …

Introduction au Machine Learning

Le Bagging en Machine learning, de quoi s’agit-il ?

Le bagging, aussi appelé bootstrap aggregating est une méthode d’ensemble qui permet de stabiliser et d’améliorer la précision des algorithmes de Machine Learning. L’objectif étant d’obtenir un certain nombre de modèles qui seront traités et analysés soit en établissant des moyennes soit en les “faisant voter” dans le cas d’une classification.

Introduction au Machine Learning

Qu’est-ce que le MLOps ?

Parce qu’un modèle de Machine Learning sert des utilisateurs finaux, sa mise à disposition opérationnelle est un enjeu crucial, qui a donné le jour à une nouvelle discipline.

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