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SNCF Réseau optimise ses algorithmes - Edition spéciale Data Science
Chaque trimestre, dans le magazine « Applications et Données », retrouvez des projets innovants, des conseils d’experts et des analyses détaillées sur l’évolution des solutions métiers, de la BI et de l’IA appliquée. Ce numéro spécial est consacré au ML, aux algorithmes et à la Data Science, dont deux retours d’expérience (SNCF Réseau et Upply).
A lire Dans ce numéro
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Applications & Données n° 10 : le Machine Learning est en action
Le numéro d’automne de notre revue dédiée aux applications métiers et à la gestion des données est entièrement consacré au Machine Learning et à la Data Science. Au menu : des conseils d’experts pour mener à bien vos projets de bout en bout, et deux retours d’expérience qui les ont appliqués à la SNCF et dans le secteur de la logistique.
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Quand choisir un moteur de règles ou le machine learning
Le choix entre un moteur de règles et un algorithme de machine learning dépend de la complexité de la tâche décisionnelle à accomplir et du niveau d'expertise des équipes en interne.
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SNCF Réseau optimise les entraînements de ses algorithmes avec le cloud
SNCF Réseau, filiale de la SNCF a choisi le cloud AWS pour déployer son environnement de traitement de données décisionnel et analytique. Son architecture très spécifique facilite l’entraînement d’algorithmes, dont ceux de computer vision pour détecter les anomalies sur les rails.
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IA Frugale : comment entraîner des modèles avec peu de données ?
Entraîner des modèles de machine learning avec peu de données, est-ce possible ? Oui, mais les spécialistes considèrent que les techniques d’enrichissement sont suffisamment performantes pour généraliser les apprentissages de leurs modèles.
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Feature engineering : cinq conseils essentiels pour améliorer vos modèles IA
De la compréhension de l'objectif escompté d'un modèle algorithmique à la prise en compte des spécificités du domaine d'application, des experts partagent les méthodes pour faciliter la phase de feature engineering.
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Deep learning : réseaux neuronaux RNN et CNN quelles différences ?
Les réseaux de neurones convolutifs et récurrents sont à la base de nombreuses applications d’intelligence artificielle. Découvrez les différences entre ces deux types de réseau de neurones artificiels.
