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Data science & machine learning

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Tout savoir sur l’apprentissage non supervisé

L'apprentissage non supervisé utilise des données non étiquetées dans le but de découvrir des points communs à ces informations. Découvrez applications et algorithmes les plus utilisés pour comprendre votre base utilisateurs.

Machine Learning ou réseau de neurones ?

Comprendre les nuances entre l’apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement est clé. Découvrez-ici des applications concrètes et des conseils pour choisir la bonne méthode à adopter.

Tout savoir sur l’apprentissage supervisé

L’apprentissage consiste à prédire une variable d’intérêt en utilisant un échantillon de données. Maxence détaille ici les applications de cette méthode de Machine learning ainsi que les outils à privilégier.

Tout savoir sur les réseaux de neurones

Le Neural Network vise à créer des neurones artificiels communiquant entre eux. Découvrez les éléments à prendre en compte dans la conception de ces algorithmes, les langages et frameworks ainsi que les bénéfices marketing.

Utiliser les algorithmes de prédiction en marketing

L’analyse prédictive est utilisée afin de prédire le résultat d’événements futurs. On analyse les données historiques pour y découvrir des tendances, faire de la prédiction et répondre aux enjeux business d’une entreprise.

Tout savoir sur l’apprentissage par renforcement

L’apprentissage par renforcement vise à faire apprendre à une machine les décisions à prendre face à une situation donnée grâce à un système de récompense. Découvrez d'autres applications et outils à mettre en place.

Les bases de données : comment bien les exploiter ?

La donnée est le nouvel or noir des entreprises. Apprenez en 5min comment gérer vos bases de données.

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