Session 5 : ML : apprentissage supervisé, classifications
Module LOGICIELS métiers et dématérialisationDe nombreuses méthodes sont concernées : régression linéaire, SVM (Support Vector Machines), régression logistique, Naive Bayes (algorithme « naïf » de Bayes), Analyse Discriminante Linéaire, arbres de décision, algorithme des plus proches voisins (K-Nearest Neighbor algorithm). Nous sommes ici au cœur du sujet et chaque technique sera présentée avec un exemple précis. Nous nous ferons aider par les moyens visuels adéquats, car il faut impérativement avoir une idée claire de ce que fait chacun de ces algorithmes, de manière à y recourir lorsque le besoin s’en fera sentir, à travers une API.
La planification des histoires de Scrum
Module Architectures applicatives et développement d’APPLICATIONSLa planification des sprints est à notre sens l’une des grandes qualités de la gestion de projet agile, telle que l’entend Scrum. Alors qu’on reproche ...
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Module STRATÉGIES et technologies du TIL’actualité du TI est passée en revue : les principaux évènements techniques, l’apparition des nouvelles technologies, les achats les plus structurants,...
Les nouvelles manières de travailler, on ne pourra pas les empêcher…
Module STRATÉGIES et technologies du TILes Ressources Humaines devraient s’inquiéter. Devant la montée des technologies de collaboration, il se crée une sorte de mur d’incompréhension, un dé...
Les réseaux privés 4 et 5G plutôt que Wi-Fi
Module RÉSEAUX opérateurs, téléphonie et InternetLa technologie Wi-Fi présente l’inconvénient d’être discontinue, ce qui nous empêche de concevoir des infrastructures de bout en bout. Wi-Fi restant un ...
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