Général

Introduction à l'apprentissage en profondeur et aux réseaux de neurones avec Keras

Qu'est-ce que l'apprentissage en profondeur ? Le Deep Learning est un domaine qui relève du Machine Learning et est lié à l'utilisation d'algorithmes dans les réseaux de neurones artificiels. Il est principalement utilisé pour créer un modèle prédictif pour résoudre les problèmes avec seulement quelques lignes de codage. Un système de Deep Learning est un vaste réseau de neurones […]

Cheminement de carrière DevOps : 6 rôles exigeants et diversifiés

DevOps est le dernier mot à la mode dans le domaine de l'informatique. Bien que DevOps en soit encore à ses balbutiements, il s'attaque à l'industrie informatique avec une grande révolution, et la carrière d'ingénieur DevOps a un avenir prometteur à offrir. DevOps est une pratique et une philosophie qui fusionne le développement de logiciels et les opérations d'infrastructure ou au moins […]

Top 8 des frameworks d'apprentissage automatique que tous les data scientists devraient connaître

Pour construire les modèles d'apprentissage automatique parfaits, il faut avoir une bonne connaissance des différents frameworks ML. Poursuivez votre lecture pour connaître les meilleurs frameworks 8 ML.

Apprentissage en profondeur vs réseaux de neurones : différence entre l'apprentissage en profondeur et les réseaux de neurones

En savoir plus sur l'apprentissage en profondeur et les réseaux de neurones ? Lisez ceci pour trouver la différence entre l'apprentissage en profondeur et les réseaux de neurones.

Cheminement de carrière en apprentissage en profondeur : 4 principaux rôles professionnels fascinants

Bien qu'à ses débuts, Deep Learning (DL) évolue rapidement pour devenir l'une des technologies courantes aux côtés de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique. Grâce aux progrès rapides du Deep Learning, il est devenu possible de mettre en œuvre la technologie dans des applications du monde réel. Aujourd'hui, la technologie Deep Learning est exploitée dans le traitement du langage naturel, la synthèse vocale […]

Prérequis pour DevOps : ce n'est pas ce que vous pensez que c'est

DevOps est le nouveau mot à la mode dans l'industrie informatique. DevOps dispose d'un ensemble de processus pour combler le fossé entre le développement de logiciels et les équipes informatiques. DevOps a une demande massive sur le marché car il peut apporter rapidité et précision dans le développement de logiciels. Traditionnellement, le développement, les tests et les opérations étaient considérés comme distincts. Mais maintenant DevOps a […]

7 meilleurs frameworks DevOps et solutions de contournement d'adoption que vous devriez connaître

DevOps est un cadre pour les sociétés de développement de logiciels, et il fait un pas de géant sur le marché. Le cadre DevOps, s'il est correctement mis en œuvre, et accélère le développement et les versions de logiciels tout en garantissant que les produits logiciels répondent aux objectifs de qualité prédéfinis. Le cadre DevOps La plupart des gens pensent que DevOps est une simple automatisation. Eh bien, le fait est que […]

Business Analyst vs Data Scientist : lequel choisir ?

Les analystes commerciaux et les scientifiques des données font tous deux partie des emplois les plus importants offerts par le domaine de la science des données. Lisez cet article pour en savoir plus sur leurs différences en termes de rôles, de responsabilités, de portée et bien plus encore.

DevOps vs Agile : Différence entre DevOps et Agile

DevOps est une culture qui favorise la collaboration entre le développement logiciel et l'équipe des opérations. Cela facilite la communication, les intégrations et la collaboration entre les professionnels de l'informatique pour prendre en charge le déploiement rapide de produits logiciels en production de manière automatisée. La culture DevOps a permis aux entreprises d'accélérer la livraison de leurs applications et services. Agile est un […]

Parcours de carrière en machine learning : 5 rôles exigeants et variés

Consultez cet article pour en savoir plus sur cinq rôles exigeants et diversifiés que les professionnels peuvent choisir tout en choisissant l'apprentissage automatique comme cheminement de carrière.