Les termes « intelligence artificielle », « machine learning » (apprentissage automatique ou apprentissage statistique) et « deep learning » (apprentissage profond) se sont popularisés. Ils sont ...

L’histoire du deep learning et du machine learning remonte aux années 1950, lorsque les scientifiques se sont penchés sur le développement d’ordinateurs capables de prendre des décisions et de ...

Alfred Essa, McGraw-Hill Education La performance des algorithmes de Deep Learning, en revanche, tend à s'améliorer de façon exponentielle lorsqu'on leur donne plus de données pour "s'entraîner" puis ...

Ligne droites versus lignes courbes Le machine learning tout comme le deep learning analyse des phénomènes divers et ceux-ci peuvent être représentés par des séries de points sur un graphe.

Weights & Biases est un outil qui permet de suivre et facilement enregistrer les performances de modèles deep learning. Pour ceux qui sont perdus entre deep learning, machine learning et autres termes ...

L’ apprentissage profond (Deep Learning) est une sous-branche du Machine Learning qui repose sur des réseaux de neurones artificiels composés de plusieurs couches (deep neural networks). Il permet aux ...

À côté des offres AWS, Nvidia a également lancé une offre GPU Cloud destinée à optimiser les environnements de cloud public des entreprises pour faire tourner des applications de deep learning.

Dans le machine learning, les performances de vos projets peuvent être considérablement influencées par le matériel que vous utilisez. Unités de traitement graphique (Processeurs graphiques ...

Contentsquare, qui a réalisé en mai dernier la plus grosse levée de fonds de la French Tech (500 millions de dollars), propulsant sa valorisation à 2,8 milliards d’euros, annonce l’acquisition ...

To optimize ETL for machine learning: Parallel Processing: Distribute tasks for speed. Data Partitioning: Break data into smaller chunks. Optimized Structures: Use efficient data structures.