Cours de science des données
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L'amour et les robots - Filtrer l'impertinent du toxique avec la modération de contenu par IA
Explorez le rôle de l'IA dans la modération de contenu, distinguant le contenu nuisible du contenu bénin grâce à une technologie consciente du contexte pour favoriser des connexions en ligne authentiques.
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Design visuel - Ne laissez pas les données être votre impasse
Apprenez les meilleures pratiques pour créer des visualisations de données claires et esthétiques afin de faciliter la compréhension des entreprises, raconter des histoires convaincantes et prendre des décisions durables.
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Exploiter les GAN pour créer des données synthétiques
Explorez les GANs pour la génération de données synthétiques afin de surmonter la rareté des données, préserver la confidentialité et améliorer la formation des modèles d'apprentissage automatique dans divers domaines.
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Modèles de fraude dans le secteur de l'énergie - Utilisation de l'IA pour la détection du vol de compteurs intelligents
Explorez la détection de fraude par IA pour les compteurs intelligents dans le secteur de l'énergie, en vous concentrant sur la prévention du vol d'énergie et les techniques de surveillance de la consommation.
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Curation de données pour le perfectionnement des modèles de langage ouverts (LLM)
Explorez les défis et les stratégies de curation des données pour affiner les modèles de langage open source, en mettant l'accent sur la qualité des jeux de données et les techniques d'itération pour des résultats améliorés.
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Vision par ordinateur pour les inspections à distance des actifs énergétiques
Explorez comment la vision par ordinateur soutient les inspections à distance dans l'industrie de l'énergie, améliorant l'efficacité et réduisant les erreurs humaines dans la maintenance des infrastructures énergétiques vitales.
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Techniques avancées pour l'optimisation des dépenses de publicité en ligne
Explorez des techniques avancées pour optimiser les dépenses publicitaires en ligne en utilisant l'apprentissage par renforcement, les statistiques bayésiennes et l'échantillonnage de Thompson afin d'améliorer l'allocation budgétaire et de maximiser les rendements.
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Utilisation de MLflow et Databricks pour déployer des modèles de ML en production
Explorez MLflow et Databricks pour le déploiement de modèles de ML en production. Apprenez la gestion de bout en bout, le suivi des modèles et les stratégies de déploiement, en plus du Feature Store et de l'AutoML de Databricks.
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Mise en œuvre réussie des éléments clés de la stratégie de données et d'analyse
Découvrez les piliers essentiels d'une stratégie d'analyse de données, priorisez les cas d'utilisation, relevez les défis de mise en œuvre et favorisez l'adoption pour un impact organisationnel.
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TMLS 2019
Explorez les perspectives de l'apprentissage automatique avec les experts du secteur Amit Jain et Ronaldo Felipe au TMLS 2019, en acquérant des connaissances précieuses et des points de vue sur les développements novateurs de l'AM.
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