L’accès à l’information est un besoin fondamental. Utilisée par tous et pour tout, Wikipédia est une ressource incontournable, avec près de 6,8 millions d’articles en anglais. Pourtant, l’ensemble de ces articles ne représente que 42 Go, hors images et discussions – un chiffre qui peut paraître modeste mais cache une richesse inestimable. Alors, avec une telle quantité d’informations, comment apprendre à s’en servir au mieux ? Comment aller bien au-delà de la simple co...| nsi.xyz
Google Drive est un service de stockage en ligne qui permet de sauvegarder, partager et accéder à vos fichiers depuis n’importe quel appareil connecté à Internet. Pour faciliter l’accès et la gestion de vos documents, il est possible de synchroniser votre Google Drive avec votre ordinateur. Cette synchronisation vous permet de travailler directement sur vos fichiers depuis votre bureau, sans avoir besoin d’ouvrir votre navigateur. Dans ce tutoriel, nous allons voir comment configur...| nsi.xyz
Dans cet article, nous allons voir ce qu’est la quantization et comment l’utiliser avec TensorFlow pour améliorer et accélérer tes modèles. Depuis la sortie de ChatGPT, des chercheurs s’attellent à diminuer l’espace de stockage utilisé par des réseaux de neurones – de plus en plus grand. De nombreux techniques d’optimisation ont été évoquées et expérimentées […] L’article Qu’est-ce que la Quantization et Comment l’Utiliser avec TensorFlow est apparu en premier...| Inside Machine Learning
Dans cet article, je te montre comment utiliser une Random Seed avec TensorFlow pour obtenir des résultats reproductibles avec ton modèle. À l’inverse du Machine Learning traditionnel, l’entraînement d’un modèle de Deep Learning est un processus hautement complexe. Dans ce processus est utilisé l’aléatoire, entre autres, pour initialiser les poids des neurones. Cette aspect aléatoire […] L’article Random Seed TensorFlow – Comment obtenir des résultats stables avec un mo...| Inside Machine Learning
Ici, je te dévoile comment installer et utiliser cuML sur Google Colab pour entraîner rapidement tes modèles de Machine Learning. Google Colab propose des notebooks sur le cloud permettant d’exécuter du code Python. Majoritairement utilisé par les Data Scientists et les ML Engineers, Colab possède un défaut: cuML n’est pas installé dans l’environnement de base. […] L’article Qu’est-ce que cuML et comment l’utiliser sur Google Colab? est apparu en premier sur Inside Machi...| Inside Machine Learning
Dans cet article, je te dévoile les secrets de l’Optimisation Bayésienne, une technique révolutionnaire pour optimiser les hyperparamètres. Les hyperparamètres jouent un rôle essentiel dans la performance des modèles de Machine Learning. Cependant, trouver la combinaison optimal d’hyperparamètres peut être une tâche ardue. Cela nécessite souvent des analyses manuelles détaillées. Mais quels sont exactement ces […] L’article Optimisation Bayésienne – C’est quoi ? Comm...| Inside Machine Learning
