Dans cet article je vous propose de découvrir un outil génial qui vous permet de mieux comprendre comment fonctionne un réseau de neurones et l'impact réel de ses principaux paramétrages.
Comprendre les réseaux de neurones avec Tensorflow PlaygroundAuteur/autrice : Benoit Cayla
Ingénieur en informatique avec plus de 20 ans d’expérience dans la gestion et l’utilisation de données, Benoit CAYLA a mis son expertise au profit de projets très variés tels que l’intégration, la gouvernance, l’analyse, l’IA, la mise en place de MDM ou de solution PIM pour le compte de diverses entreprises spécialisées dans la donnée (dont IBM, Informatica et Tableau). Ces riches expériences l’ont naturellement conduit à intervenir dans des projets de plus grande envergure autour de la gestion et de la valorisation des données, et ce principalement dans des secteurs d’activités tels que l’industrie, la grande distribution, l’assurance et la finance. Également, passionné d’IA (Machine Learning, NLP et Deep Learning), l’auteur a rejoint Blue Prism en 2019 et travaille aujourd’hui en tant qu’expert data/IA et processus. Son sens pédagogique ainsi que son expertise l’ont aussi amené à animer un blog en français (datacorner.fr) ayant pour but de montrer comment comprendre, analyser et utiliser ses données le plus simplement possible.
Les chaînes de Markov
Si cette méthode de « prédiction » basée sur les probabilités et les états/transitions a eu ses heures de gloire, elle semble aujourd'hui moins à la mode. Dans cet article nous reviendrons sur les principes fondamentaux des chaines de Markov et leur application en Python.
Les chaînes de MarkovAnalyse de sentiments sur des critiques de cinéma
L'objectif de cet article est de montrer au travers d'un cas concret et français la méthode pour effectuer une analyse de sentiments avec Python.
Analyse de sentiments sur des critiques de cinémadataprep.eda : un nouveau venu dans l'analyse de données
Dans cet article je vous montre comment utiliser le nouvel arrivé de l'analyse de données avec Python : datapre.eda
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