Vous avez remarqué ? on ne parle plus ou presque de Big Data ! Pourtant ce Buzword a été le cœur de la stratégie marketing de beaucoup d'entreprises et éditeurs de logiciels autour de la données. Mais si qu'en est-il réellement ? il est difficile d'imaginer que le déluge de données n'aura pas lieu.
Découvrez dans cet article en forme de tuto comment ce petit outil Open-Source de Data-sciences peut vous faire gagner beaucoup de temps !
Un projet de Machine Learning ne s'aborde pas comme un projet logiciel classique. Retrouvez dans cet article les 6 étapes indispensables pour réussir votre projet !
Pour faire suite à mon article sur la gestion des chaînes de caractères, voici un premier volet qui va nous permettre d'avoir une approche progressive du traitement de ce type de données. Loin de toute approche sémantique (qui fera l'objet d'un post ultérieur) nous allons aborder ici la technique des sacs de mots
Si vous désirez avoir une approche analytique de vos données, vous avez bien sur été confronté à la difficulté d'exploiter des chaînes de caractères. A tel point que bien souvent vous avez certainement dû en mettre de coté certaines. Manque d'outillage, complexité de gérer des sémantiques complexes … Dans cet article (premier d'une série) nous allons aborder ces problèmes et surtout voir comment les résoudre.
Découvrez dans cet article pourquoi XGBoost est la star des compétition des Machine Learning … et surtout comment l'utiliser !
C'est bientôt la rentrée, il a fait chaud, la plage a été bonne et le sable bien chaud. Vous êtes donc bien reposé et prêt à attaquer la rentrée. C'est donc le bon moment pour remettre à plat quelques bases de statistiques qui vous permettront de mieux comprendre et utiliser les algorithmes de Machine Learning.
Vous adorez Jupyter mais n'avez as envie de l'installer localement. Vous avez besoin de puissance et de GPU sans frais ni contraintes ? Google Colaboratory est fait pour vous. Suivez-moi dans ce tuto pour l'utiliser rapidement.
Cet article explique par la pratique pourquoi et comment mettre à l'echelle (Feature Scaling) les caractéristiques d'un modèle de Machine Learning en œuvre avec Scikit-Learn.
Dans ce second volet sur les données MNSIT, nous allons voir comment retoucher et préparer les données pour atteindre 97%.