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    Learning by doing : l’apprentissage par renforcement

    [fa icon="calendar'] 13/10/20 16:38 / par Temmame Said dans Actu Ysance, Data Science, Data Services, Data Scientist, Auto ML

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    Nous prenons au quotidien de nombreuses décisions en fonction de nos expériences passées, de l’avis des autres ou encore du rapport bénéfice/risque que comporte notre choix sur le court-terme comme sur le long-terme.

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    Un premier retour d’expérience sur AutoML

    [fa icon="calendar'] 28/09/20 10:34 / par Idriss BRAHIMI dans Actu Ysance, Data Science, Data Services, Data Scientist, Auto ML

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    L’AutoML (ou en français, « le machine learning automatisé ») permet l’assistance et l’automatisation du processus de création d’un modèle de Machine Learning.

    A l’instar des data scientists, de telles solutions sont capables d’élaborer des modèles mathématiques complexes et de développer ces modèles jusqu’à l’implémentation en production.

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    Algorithme N°5 - Comprendre la méthode des "k-plus proches voisins" en 5 min

    [fa icon="calendar'] 21/09/20 10:57 / par Équipe Data Science dans Actu Ysance, Data Science, Data Services, Data Scientist

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    L’algorithme des k plus proches voisins, en anglais k-NN pour « k Nearest Neighbors » est un algorithme simple à comprendre.

    D’abord, vous devez savoir qu’il s’agit d’un algorithme d’apprentissage supervisé qui permet à la fois de résoudre un problème de classification et de régression. 

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    Algorithme N°4 - La régression linéaire pour comprendre les grands principes du Machine Learning

    [fa icon="calendar'] 23/07/20 16:44 / par Équipe Data Science dans Actu Ysance, Data Science, Data Services, Data Scientist

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    Beaucoup de gens pensent que la régression linéaire est simple : il est simplement question de trouver une droite au milieu d'un nuage de points. Ce n’est pas vrai ! Nous pouvons même dire que la régression linéaire est un modèle faussement simple : vous allez voir pourquoi dans cet article.

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    Algorithme N°3 - Comprendre l’isolation forest en 5 min

    [fa icon="calendar'] 03/07/20 17:52 / par Équipe Data Science dans Actu Ysance, Data Science, Data Services, Data Scientist

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    Un algorithme de détection d’anomalies a pour objectif principal de repérer des données atypiques et non conformes aux autres données.

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    Algorithme N°2 - Comprendre comment fonctionne un random forest en 5 min

    [fa icon="calendar'] 19/06/20 14:33 / par Équipe Data Science dans Actu Ysance, Data Science, Data Services, Data Scientist

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    Le random forest est un algorithme incontournable en machine learning. Random forest signifie « forêt aléatoire ». Proposé par Leo Breiman en 2001, c'est un algorithme qui se base sur l’assemblage d’arbres de décision. Il est assez intuitif à comprendre, rapide à entraîner et il produit des résultats généralisables. Seul bémol, le random forest est une boîte noire qui donne des résultats peu lisibles, c’est-à-dire peu explicatifs.

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    Algorithme N°1 - Comprendre ce qu’est un arbre de décision en 5 min

    [fa icon="calendar'] 12/06/20 10:59 / par Aurélien Bénard dans Actu Ysance, Data Science, Data Services, Data Scientist

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    On vous propose une série d’articles pour revenir sur quelques algorithmes les plus souvent utilisés chez nos clients. On commence par l’un des algorithmes les plus simples : l’arbre de décision.

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    Mieux comprendre les essais cliniques et les techniques d’analyse de survie à l’heure du COVID-19

    [fa icon="calendar'] 05/06/20 16:21 / par Aurélien Bénard dans Actu Ysance, Data Science, Data Services, Data Scientist, Data Engineer

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    Face à la pandémie du COVID-19, c’est une véritable course aux essais thérapeutiques qui s’est engagée depuis quelques mois avec actuellement un grand nombre de laboratoires pharmaceutiques mobilisés sur le sujet. A ce jour, c’est plus d’une cinquantaine de demandes d’autorisations d’essais cliniques sur le Covid-19 qui ont été soumises rien qu’en France ! Mais qu’est-ce exactement qu’un essai clinique ?

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    L’Analytics Augmenté : relais de croissance pour la Data Science ?

    [fa icon="calendar'] 29/10/19 17:13 / par Clément Mouellé dans Data Science, Qlik Sense, Data Analytics, Tableau, Google Analytics

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    Malgré l’incomparable potentiel business des modèles prédictifs, les percées de la Data Science restent encore balbutiantes dans la plupart des entreprises. Retour sur les raisons d’une adoption encore trop timide qui ouvre la voie à l’Analytics Augmenté comme vecteur d’accélération efficace.

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    Vos datas ne sont pas génériques, choisissez-leur un bon docteur.

    [fa icon="calendar'] 25/06/18 15:38 / par Benjamin Larrousse dans Data Science, Data Scientist

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    Ces dernières années, s’il y a bien un métier dont on entend parler partout, c’est celui de Data Scientist. Il mélange techniques informatiques pour la gestion de "grosses” bases de données et compétences mathématiques pour l’analyse et la modélisation d’un problème lié à ces données. Il n’est pas étonnant que les docteurs (en mathématiques, physique, biologie, etc.) s’y intéressent.

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