Session 8 : ML : apprentissage non supervisé, association et réduction dimensionnelle, apprentissage par renforcement
Module LOGICIELS métiers et dématérialisationLa réduction dimensionnelle a pour objet de réduire le nombre de variables analysées et donc de simplifier le modèle (réduction du nombre d’éléments des vecteurs de « features »).
Ces algorithmes permettent d’optimiser l’ensemble des conséquences (récompenses ou punitions), résultant d’une série d’actions portant sur un environnement, dont elles font varier l’état. L’idée est qu’un agent va apprendre la séquence d’actions optimale, qui lui permettra d’obtenir la meilleure récompense au bout du processus.
De nombreux algorithmes sont à classer dans cette famille, Q-Learning, SARSA, DQN, DQPG, etc.
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 ...
Actualités des TI
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 ...
- Suivez LeMarson en direct
- Accédez à des centaines de dossiers et d'articles
- Visionnez des dizaines d'heures de formations vidéos
- Téléchargez le Livre des tendances de l'année