Machine Learning

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eBook: La surveillance IT est en pleine évolution. À les entendre, les éditeurs voient une transformation, une révolution même. Cette évolution touche l'ensemble des maillons de la chaîne de surveillance, de la capacité à suivre les logs, les métriques, et les traces.

Document paru le : 4 août 2020 | Posté le : 8 févr. 2021

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eBook: Les initiatives consacrées à l'IA de confiance et l'éthique des applications de machine learningse multiplient. Les grands groupes y vont de leur charte et de leurs méthodologies pour lutter contre les possibles déviations des modèles en production. Il est vrai, les algorithmes assistent de plus en plus les métiers, qu'ils le sachent ou non.

Document paru le : 19 mars 2021 | Posté le : 19 mars 2021

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eBook: Le machine learning devient la priorité de bon nombre d'entreprises. Elles veulent modéliser d'importants volumes de données. Le choix du bon algorithme dépend des objectifs à atteindre et de la maturité de votre équipe de Data Science.

Document paru le : 15 juin 2020 | Posté le : 8 févr. 2021

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eBook: Il faut de la patience, de la préparation et de la persévérance pour construire un modèle de machine learning viable, fiable et agile qui rationalise les opérations et renforce les métiers.

Document paru le : 12 oct. 2020 | Posté le : 8 févr. 2021

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Analyse: La capacité d'appliquer l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage machine (ML) pour dégager des informations à partir des données grâce à des modèles opérationnels d'apprentissage machine constitue un avantage concurrentiel majeur pour les entreprises. L’opérationnalisation de leurs modèles ML se heurte cependant à des problèmes.

Document paru le : 28 janv. 2022 | Posté le : 28 janv. 2022

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eBook: L'initiative CovidIA lancée par le professeur Alexandre Mignon entend s'appuyer sur ladata science et les modèles algorithmiques de simulation.

Document paru le : 14 avr. 2020 | Posté le : 8 févr. 2021

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eBook: À l'ère (encore fantasmée) de l'industrie 4.0, la plateforme IIoT (IoT industriel) apparaît comme le Saint Graal. Elle doit non seulement permettre de gérer des centaines de machines et d'équipements connectés, mais également fournir une couche d'analytique, voire de machine learning.

Document paru le : 21 mai 2020 | Posté le : 8 févr. 2021

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eBook: Robustesse du datacenter, télétravail massif, développement de l'IA et de la blockchain ou des DLT... les 10 projets qui constituent ce numéro spécial de notre série Stratégie DSI

Document paru le : 14 avr. 2020 | Posté le : 8 févr. 2021

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eBook: On entend davantage parler de l'apprentissage supervisé, car il s'agit généralement de la dernière étape de la construction d'un modèle algorithmique. En revanche, l'apprentissage non supervisé est invoqué plus tôt dans le cycle de développement de l'IA. Découvrez-en plus dans ce PDF.

Document paru le : 12 nov. 2020 | Posté le : 8 févr. 2021

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eBook: Les applications de Machine Learning dégagent de la valeur dans toutes les fonctions métier. Voici dix exemples d'applications en entreprise.

Document paru le : 23 juin 2021 | Posté le : 23 juin 2021

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