2019
La version 3.8 de python est sortie ! Les quelques changements importants à connaitre sont disponibles ici (le site officiel de python). Je vous propose de voir les plus importants dans cet article et dans la vidéo qui l’accompagne. Python 3.8 a un nouvel opérateur ! le Walrus := Python 3.8 nous offre un tout […]
Cet article est une introduction à Numpy, le package python permettant de générer des tableaux multi-dimensionnel. Numpy est indispensable dans la pratique du Machine Learning et de la Data Science. Numpy ndarray: Le tableau à N-Dimensions Au cœur de Numpy se trouve un objet très puissant: Le tableau à N-Dimensions (ndarray). Cet object permet d’effectuer beaucoup […]
Cet article est une introduction au langage python, spécialement pour la pratique du Machine Learning. Nous allons voir Les bases du langage Python, avec les listes, les tuples, les fonctions principales. Installer Python sur mon ordinateur Pour télécharger Anaconda depuis le site officiel, cliquez ici. Pensez bien à sélectionner la version compatible avec votre système […]
Dans cet article, nous allons développer un algorithme de descente de gradient pour résoudre un problème de régression linéaire avec Python et sa librairie Numpy. Dans la pratique, les Data Scientists utilisent le package sklearn, qui permet d’écrire un tel code en 4 lignes, mais ici nous écrirons chaque fonction mathématique de façon explicite, ce […]
Cet article regroupe 2 infographies qui résument le mécanisme de l’apprentissage supervisé avec la méthode de la Descente de Gradient. Apprentissage supervisé avec Descente de Gradient Rappelez-vous des 4 notions fondatrices de l’apprentissage supervisé: Le Dataset constitue le matériel qui sert à l’apprentissage. Le Modèle est le cœur de notre programme. C’est lui qui […]
La Descente de Gradient, (ou Gradient Descent en anglais) est un des algorithmes les plus importants en Machine Learning et en Deep Learning. il s’agit d’un algorithme d’optimisation extrêmement puissant et scalable qui permet d’entraîner de nombreux modèles comme ceux de régression linéaire, de régression logistiques ou encore les réseaux de neurones. Si vous vous […]