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Data science & machine learning

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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.

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.

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.

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.

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.

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