Python est aujourd’hui le langage le plus utilisé en DATA. La maîtrise du Python te donne plus opportunité de carrière et un avantage très concurrentiel car c’est la compétence la plus en demande actuellement dans le monde de la DATA. …
1. Motivation Les commentaires Spams ont fortement augmenté ces dernières années sur les chaînes des créateurs YouTube.Plusieurs d’entre eux ont exprimé leur frustration face aux commentaires malveillants se faisant passer pour eux afin d’arnaquer leurs téléspectateurs.Cela devient donc un problème …
Motivations En tant que Data scientist, vous avez peut-être déjà entraîné un modèle de machine learning et décidé de passer votre code à un ami ou un collègue de travail. À votre surprise, votre code ne fonctionne plus chez votre …
Après avoir entraîné un modèle de machine learning sur des données étiquetées,celui-ci est supposé fonctionner sur de nouvelles données. Toutefois, il est important de s’as-surer de l’exactitude des prédictions du modèle en production. Pour ce faire, il est nécessairede valider …
Le Sous-Apprentissage et le Sur-Apprentissage sont deux concepts majeurs de l’appren-tissage automatique. Ces termes définissent la capacité d’un modèle à prédire les données.Par ailleurs, le Sous-Apprentissage et le Sur-Apprentissage sont les causes principales desmauvaises performances des modèles prédictifs générés par …
Le clustering K-means: Data Science Le Clustering consiste à partitionner les données en groupes (clusters) de sorte que les objets de chaque groupe partagent certaines caractéristiques communes entre eux. Dans le fond, l’algorithme trouve tout seul les cas de similarités …