Python

L’algorithme du hill climbing est l’un des algorithmes d’optimisation les plus anciens et les plus simples en intelligence artificielle et en informatique. Il appartient à une catégorie appelée algorithmes de recherche locale, qui trouvent des solutions en apportant des améliorations progressives. Le nom de l’algorithme provient d’une analogie utile : imaginez un randonneur les yeux bandés essayant d’atteindre le sommet d’une colline. Comme il ne peut pas voir l’ensemble du paysage, il ne peut sentir que le sol immédiatement autour…

Dans mon premier cours de statistiques basé sur la programmation à l’université, mon professeur a posé une question : comment pouvons-nous modéliser le mouvement brownien d’une seule particule de pollen dans un plat d’eau ? Après plusieurs tentatives infructueuses, mes camarades de classe et moi avons finalement trouvé la bonne réponse : une marche aléatoire. J’ai ensuite appris que ce modèle simple est utilisé pour modéliser toutes sortes de choses, des mouvements des animaux aux fluctuations des prix des actions.…

La visualisation des données transforme des informations complexes en des insights clairs et exploitables. Les barplots de Seaborn excellent dans la présentation de données catégorielles à travers des graphiques élégants et statistiques. La bibliothèque combine la flexibilité de Matplotlib avec la puissance de pandas, la rendant idéale à la fois pour des analyses rapides et des visualisations prêtes pour la publication. Les barplots de Seaborn offrent des fonctionnalités essentielles pour l’analyse de données – des comparaisons de base aux représentations…

L’extraction de caractéristiques en apprentissage automatique transforme les données brutes en un ensemble de caractéristiques significatives, capturant des informations essentielles tout en réduisant la redondance. Cela peut impliquer des techniques de réduction de dimensionnalité et des méthodes qui créent de nouvelles caractéristiques à partir des données existantes. Imaginez que vous essayez d’identifier des fruits sur un marché. Alors que vous pourriez considérer d’innombrables attributs (poids, couleur, texture, forme, odeur, etc.), vous pourriez réaliser que quelques caractéristiques clés comme la couleur…

Les gradients de politique dans l’apprentissage par renforcement (RL) sont une classe d’algorithmes qui optimisent directement la politique de l’agent en estimant le gradient de la récompense attendue par rapport aux paramètres de la politique. Dans ce tutoriel, nous expliquons le théorème des gradients de politique et sa dérivation, et montrons comment implémenter l’algorithme de gradients de politique en utilisant PyTorch. Quel est le Théorème des Gradients de Politique? En apprentissage par renforcement, la politique de l’agent fait référence à…

Imaginez que vous travaillez sur un projet de science des données, et que votre tâche consiste à traiter un ensemble de données si volumineux que le charger en mémoire fait planter votre machine. Ou vous traitez une séquence infinie, comme un flux de données en direct, où il est impossible de tout stocker simultanément. Ce sont des défis qui poussent les data scientists à se tourner vers la cafetière—et parfois, vers le bouton de réinitialisation.  Dans cet article, nous allons…

Dans mon parcours décennal en finance quantitative, j’ai rencontré de nombreuses distributions statistiques, mais peu se sont révélées aussi intrigantes par leur nom et pourtant aussi précieuses en pratique que la distribution binomiale négative. En analysant les modèles de trading et les modèles de risque, j’ai découvert que cette distribution, malgré son nom en apparence pessimiste, offre des insights sur les processus de comptage que de nombreux modèles plus simples échouent à capturer. La distribution binomiale négative fournit un cadre…

Les réseaux de neurones convolutifs (CNN) sont un pilier de la vision par ordinateur moderne, permettant des applications telles que la reconnaissance d’images, la détection faciale et les voitures autonomes. Ces réseaux sont conçus pour extraire automatiquement des motifs et des caractéristiques des images, les rendant plus puissants que les techniques traditionnelles d’apprentissage automatique pour les tâches visuelles. Dans ce tutoriel, nous mettrons en place un CNN en utilisant PyTorch, un framework d’apprentissage profond à la fois convivial et hautement…

Le tri des données est l’une des opérations les plus courantes effectuées par les praticiens des données dans leur travail quotidien. Bien des fois, nous devons afficher les données dans un certain ordre pour en extraire des informations significatives. Heureusement, de nos jours, nous n’avons plus à effectuer cette tâche manuellement. Les ordinateurs peuvent faire la magie pour nous avec des performances imbattables. Il existe plusieurs stratégies pour trier des données. Dans ce tutoriel, nous analyserons l’une des techniques de…