Session 5 : ML : apprentissage supervisé, classifications
Module LOGICIELS métiers et dématérialisationComprendre les mécanismes des nombreux algorithmes de classification
De 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.
Ray Kurzweil et Yann Le Cun, deux personnages que tout oppose
Module STRATÉGIES et technologies du TIIl y a des gens qui pensent, d’autres qui écrivent, voire même travaillent. Ray Kurzweil, lui, fait des prévisions. C’est son "dada" depuis les années 90. Il a ...
Pleins feux sur ces inventeurs qui ont façonné le TI moderne.
Module STRATÉGIES et technologies du TIConnaissez-vous François Gernelle, Alan Emtage, Dan Bricklin Douglas Engelbart, Jean Morlet ou Robert Cailliau. Autant de personnages qui ont eu une influence d...
L’architecture Intel x86, seule contre tous
Module ARCHITECTURES du système d’information et technologies du datacenterA vrai dire, il y a 3 grands marchés pour lesquels se pose la place du jeu x86. Celui des serveurs, avec une domination d’Intel qui reste très forte, hormis pou...
L’intégration IoT : réapprendre le métier
Module ARCHITECTURES du système d’information et technologies du datacenterL’intégration des IoT, capteurs de tous ordres, de par leur diversité et spécificités, nous ramène aux années 80, au temps où les capacités mémoires et la puiss...
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