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Data Science & Machine Learning

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Le scoring et le clustering en marketing

Bien comprendre les spécificités du scoring et du clustering est essentiel pour révéler le comportement utilisateur et anticiper ses besoins pour regrouper les individus au sein d’un même groupe et pouvoir les adresser.

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.

Comment bien modéliser sa Data ?

Le data modeling représente sous forme de diagramme les liens existants entre des éléments qui sont stockés dans une BDD. Découvrez pourquoi il est essentiel, comment représenter vos données et quels outils utiliser.

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 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.

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