Multicollinéarité
Avec des algorithmes d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond de plus en plus avancés, vous pouvez résoudre presque tous les problèmes avec des ensembles de...
Estimation du maximum de vraisemblance
En tant que scientifique des données, vous devez comprendre les techniques appropriées pour interpréter le mécanisme de fonctionnement d’un modèle. L’interprétation est un aspect...
Test du chi
Lorsque vous développez un modèle d’apprentissage automatique, vous pouvez rencontrer de nombreux problèmes. Un problème courant lié à la sélection des caractéristiques détermine la...
Détermination de la valeur singulière
L’analyse en composantes principales et la décomposition en valeurs singulières font partie des deux concepts courants de l’algèbre linéaire dans l’apprentissage automatique. Après avoir...
Fonction d’activation de Relu
La fonction d’activation est un élément essentiel de la conception d’un réseau neuronal. Le choix de la fonction d’activation vous permet de contrôler entièrement...
La PNL et les soins de santé
La PNL ou Traitement du Langage Naturel est une technologie relevant de l’Intelligence Artificielle qui aide les machines à comprendre le langage humain. Avec...
Comprendre le BERT
L’insuffisance des données relatives à la formation est sans doute le problème le plus difficile auquel est confronté le traitement du langage naturel, mieux...
Incorporation de mots
Lorsqu’un enfant naît, il lui faut un certain temps pour développer sa capacité à parler et à comprendre. Les enfants n’apprennent que la langue...
Révision du Box Plot
Un box plot ou un box and whisker plot vous aide à afficher la répartition de la base de données sur un résumé en...
Réseaux bayésiens
La création d’un modèle probabiliste peut être difficile mais s’avère utile pour l’apprentissage machine. Pour créer un tel modèle graphique, vous devez trouver les...
Biais vs. écart
Le biais et la variance sont deux erreurs de prédiction principales qui se produisent principalement lors d’un modèle d’apprentissage machine. L’apprentissage machine résout de...
2021 Tendances de la science des données
2020 a été une année difficile pour presque tout le monde. Bien qu’elle ait été pleine d’événements inattendus, elle a permis la mise en...
Raisonnement artificiel (intelligence artificielle)
Le raisonnement artificiel fait partie de l’ingénierie logicielle qui consiste à fabriquer des machines intelligentes. Il est devenu une pièce fondamentale de l’activité d’innovation....
Automobile
Une voiture qui se conduit seule, également appelée véhicule autonome (AV), véhicule connecté et autonome (VCA), voiture sans conducteur, voiture robot ou voiture robotisée,...
Perte de logarithme
En apprentissage automatique, vous pouvez résoudre la modélisation prédictive par des problèmes de classification. Pour chaque observation du modèle, vous devez prédire l’étiquette de...
SMOTE
Cet article traite de la manière dont le module SMOTE permet d’augmenter les nombres sous-représentés dans l’ensemble de données d’un modèle d’apprentissage automatique. SMOTE...
Programmation fonctionnelle
En programmation fonctionnelle, on conçoit des logiciels en utilisant des fonctions pures. De plus, cela réduit le risque d’effets secondaires, de données mutables et...
Vision par ordinateur et soins de santé
Nous prévoyons depuis des décennies une ère de robots dans le monde virtuel, mais depuis des décennies, les gens sont sceptiques. Jusqu’à quelques années,...
R-CNN plus rapide : Vers la détection d’objets en temps réel avec les réseaux de proposition de région
Les réseaux de détection d’objets de pointe dépendent d’algorithmes de proposition de région pour émettre des hypothèses sur l’emplacement des objets. Des progrès tels...
Vision par ordinateur
Nous pouvons prendre des photos et filmer une vidéo grâce aux caméras de nos smartphones. De plus, nous pouvons facilement partager ces images et...
Variable de confusion
La variable confusionnelle est un terme statistique dont le concept est un peu déroutant pour de nombreuses personnes en raison de la méthode à...
Matrice de confusion
Le processus de classification permet de classer l’ensemble des données en différentes classes. Un modèle d’apprentissage automatique vous permet de : – Définir le...
Ingénierie des caractéristiques
Chaque algorithme d’apprentissage automatique analyse et traite les données d’entrée et génère les sorties. Les données d’entrée comprennent des caractéristiques en colonnes. Ces colonnes...