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Machine learning & IA

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Top 15 Frameworks for Machine Learning Experts. Machine learning engineers are part of the engineering team who build the product and the algorithms, making sure that it works reliably, quickly, and at-scale.

Top 15 Frameworks for Machine Learning Experts

They work closely with data scientist to understand the theoretical and business aspect of it. In the context of machine learning, the main summary of the differences is the following: Machine learning engineers build, implement, and maintain production machine learning systems.Data scientists conduct research to generate ideas about machine learning projects, and perform analysis to understand the metrics impact of machine learning systems. The Shogun API cookbook — Shogun-cookbook 5.0 documentation. SHARP SIGHT LABS -

Top 20 Predictive Analytics Freeware Software. Tutoriels Tanagra pour le Data Mining et le Data Science. Appren stat. L’apprentissage automatique : pas à pas. Du 6 au 11 juillet, Lille accueille ICML (International Conference on Machine Learning), le rendez-vous annuel des chercheurs en machine learning, ce qu’on traduit souvent en français par apprentissage automatique ou apprentissage artificiel.

L’apprentissage automatique : pas à pas

Donnons la parole à Colin de la Higuera pour nous faire découvrir ce domaine. Thierry Viéville et Sylvie Boldo. Apprentissage automatique (machine learning) dites-vous ? Il est très probable qu’à l’heure où vous lisez ces lignes, vous aurez utilisé le résultat d’algorithmes d’apprentissage automatique plusieurs fois aujourd’hui : votre réseau social favori vous peut-être a proposé de nouveaux amis et le moteur de recherche a jugé certaines pages pertinentes pour vous mais pas pour votre voisin.

Le "Machine Learning" expliqué par Stéphan Clémençon, chercheur à Télécom ParisTech. Le Big Data est un phénomène sociétal autant que technologique.

Le "Machine Learning" expliqué par Stéphan Clémençon, chercheur à Télécom ParisTech

Convaincu que les données ont de la valeur, l’Institut Mines-Télécom a fait de ce sujet une thématique importante de recherche. Car, pour stocker ces données, les partager et les exploiter, pour en tirer le meilleur parti, il faut adopter une approche nouvelle. Qu'est-ce que le Machine Learning? Introduction to Machine Learning with scikit-learn. The scikit-learn library is one of the most popular platforms for everyday machine learning and data science.

Introduction to Machine Learning with scikit-learn

The reason is because it is built upon Python, a fully featured programming language. But how do you get started with machine learning with scikit-learn. Kevin Markham is a data science trainer who created a series of 9 videos that show you exactly how to get started in machine learning with scikit-learn. In this post you will discover this series of videos and exactly what is covered, step-by-step to help you decide if the material will be useful to you. Machine Learning contre statistiques : le match. En matière de prédictions basées sur des données, le Machine Learning semble avoir le vent en poupe.

Machine Learning contre statistiques : le match

Ses partisans mettent en avant l’adaptabilité de ces méthodes et leur capacité à produire des prédictions meilleures que la plupart des méthodes alternatives. Ses détracteurs lui opposent l’opacité de ses mécanismes sous-jacents qui sont à la base de ces algorithmes… Qui a raison ? Issues des techniques d’intelligence artificielle, les méthodes du Machine Learning (en français « Apprentissage Automatique ») permettent à une machine « d’apprendre » d’une manière plus ou moins autonome. Machine learning : décryptage d'une technologie qui monte. Vente en ligne, recommandation de films, analyse de la consommation électrique, objets connectés...

Machine learning : décryptage d'une technologie qui monte

Les domaines d'application du machine learning sont nombreux. Décryptage. Le machine learning, qu'est-ce que c'est ? Le "machine learning" ou "Apprentissage Automatique" en français permet aux ordinateurs d'apprendre à partir des données qui leurs sont soumises, et plus seulement d'exécuter des algorithmes. Theory-driven vs Data-driven. So, last time, I talked about how Stephanie Zvan was at least mistaken in claiming that the rationalists she encounters are rationalists in the philosophical sense, like Descartes and Plato.

Theory-driven vs Data-driven

Here, I’m trying to come up with a way to characterize the differences between her views and theirs without relying on the term “rationalism” and so avoiding that confusion. And I think the difference might be that they are theory-driven while Zvan is data-driven. Model-Driven vs Data Driven methods for Working with Sensors and Signals. Model-Driven vs Data Driven methods for Working with Sensors and Signals There are two main paradigms for solving classification and detection problems in sensor data: Model-driven, and Data-driven.

Model-Driven vs Data Driven methods for Working with Sensors and Signals

Model-Driven is the way everybody learned to do it in Engineering School. Start with a solid idea of how the physical system works -- and by extension, how it can break . Consider the states or events you want to detect, and generate a hypothesis about what aspects of that might be detectable from the outside and what the target signal will look like. Machine Learning (11) - Machine Learning Algorithms: Explained! This is part of the Machine Learning series.

Machine Learning (11) - Machine Learning Algorithms: Explained!

One question that always pops up in any machine learning problem: Which algorithm should I use? What do the algorithms do anyways? For this purpose, I got to interview the Channel 9 guru Seth Juarez (@sethjuarez) who happens to be as passionate about machine learning as I am: After briefly going over a typical machine learning process, we have a closer look at third step, i.e. building the model: What algorithms are out there?