Est-ce possible de faire de la Data Augmentation sur des données CSV sans dégrader son dataset ? On voit ça dans cet article. La Data Augmentation est le processus permettant de générer des données d’entraînement supplémentaires. Elle consiste à appliquer…
Dans cet article on voit en détail ce qu’est LightGBM, pourquoi elle permet de créer des modèles puissants et comment l’utiliser ! LightGBM est une bibliothèque de Machine Learning en Python. Elle utilise des Arbres de Décision, un type d’algorithme…
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La Featurization est une technique pour améliorer son modèle de Machine Learning. Elle permet d’ajouter des données à notre dataset. À la base la Featurization est un synonyme de Feature Engineering, un concept sur lequel on a déjà fait un…
ChatGPT est un modèle de NLP qui révolutionne la façon dont nous communiquons. Il est sortie le 1er décembre 2022 et créé par OpenAI. Grâce à ses capacités avancées de traitement du langage naturel, ChatGPT est capable de comprendre et…
Dans cet article on voit comment faire la base du Machine Learning : la Régression Linéaire ! Pour ça on va utiliser la librairie Keras. Mais avant ça, qu’est-ce qu’une régression linéaire ? La régression linéaire est une approche permettant…
Voyons en détails comment fonctionne l’Arbre de Décision avec Scikit-Learn et surtout comment utiliser ses hyperparamètres pour l’améliorer ! Le Decision Tree, aussi appelé Arbre de Décision, est un algorithme de Machine Learning permettant de classifier des données en se…
Dans ce tutoriel on va voir comment utiliser simplement la Cross Validation avec Scikit-Learn et comment l’utiliser pour la prédiction. La Cross Validation est un moyen d’assurer que notre modèle de Machine Learning est au maximum de ses capacités. Il…
Normaliser ses données en 2 minutes, aussi bien pour un DataFrame qu’un Numpy Array. C’est le défi de cet article ! La normalisation permet de changer l’échelle des valeurs de notre dataset pour la standardiser. Au lieu d’avoir, par exemple,…