Leçons

Découvrez ce qu'est réellement la donnée, comment l'IA l'utilise pour apprendre, pourquoi la qualité des données compte, et explorez des jeux de données réels.

Découvrez ce que sont les algorithmes à travers des analogies quotidiennes, puis explorez les arbres de décision, KNN et la régression linéaire.

Explorez le fonctionnement des réseaux de neurones artificiels - des neurones biologiques aux couches, fonctions d'activation, propagation avant et rétropropagation.

Comprenez la boucle d'entraînement, les fonctions de perte, le surapprentissage, et comment savoir quand votre modèle d'IA est prêt.

Explorez comment les biais s'infiltrent dans les systèmes d'IA, les défis éthiques que l'IA engendre, et comment nous pouvons construire une technologie plus équitable.

Comprenez comment les réseaux de neurones apprennent en propageant les erreurs à rebours à travers les couches, en utilisant la règle de la chaîne pour mettre à jour chaque poids.

Découvrez comment les fonctions de perte mesurent les erreurs d'un modèle et comment les optimiseurs utilisent les gradients pour les réduire systématiquement.

Découvrez comment les modèles de langage découpent le texte en tokens à l'aide de BPE et d'autres algorithmes, et pourquoi la tokenisation influence tout, du coût aux capacités.

Explorez comment l'IA représente les mots et les phrases sous forme de vecteurs dans un espace de haute dimension, permettant la recherche sémantique, les recommandations et le RAG.

Découvrez pourquoi la précision seule est trompeuse, et maîtrisez les métriques - précision, rappel, F1, ROC-AUC, BLEU et perplexité - qui mesurent réellement les performances de l'IA.

Comment GPT, Claude et autres LLM fonctionnent sous le capot

Comprenez les deux modes d'échec du machine learning les plus courants (surapprentissage et sous-apprentissage) avec des exemples clairs et comment les résoudre.

Découvrez comment l'ingénierie des fonctionnalités transforme les données brutes en puissantes entrées d'apprentissage automatique : la compétence qui distingue les bons modèles des excellents.

Une comparaison claire de l'apprentissage automatique supervisé et non supervisé : quand utiliser chaque approche, avec des exemples et des algorithmes concrets.

Découvrez comment fonctionnent les arbres de décision, pourquoi ils constituent l'un des algorithmes de ML les plus intuitifs et quand les utiliser.

Comprenez le clustering, une technique clé d'apprentissage non supervisé, grâce aux K-Means, au clustering hiérarchique et aux applications du monde réel.