IA Stellaire - Deep Learning
Quand utiliser le deep learning, ses prerequis data/compute, et ses risques de mise en production.
LireRegroupement des contenus editoriaux qui alimentent et documentent le projet IA Stellar.
Quand utiliser le deep learning, ses prerequis data/compute, et ses risques de mise en production.
LireExplorer la structure cachee des donnees: clustering, reduction de dimension, embeddings, anomalies.
LirePartir des usages metier pour choisir la bonne famille IA et cadrer l'industrialisation.
LireChoisir et optimiser des actions sous contraintes operationnelles avec solveurs, RL et simulation.
LireQuand utiliser les systemes generatifs, comment cadrer risques, couts et evaluation en production.
LirePlanete 1: cadrer probleme, donnees, labels, metriques et risques avant de choisir un modele.
LireGuide d'orientation: probleme, donnees, labels et contraintes avant de choisir une famille IA.
LireFamille tres efficace sur tabulaire industriel, souvent meilleure baseline de production.
LireFamille explicable et efficace pour etablir des baselines solides avec peu de donnees.
LireQuand utiliser les reseaux neuronaux, quels prerequis data/compute, quels risques en production.
Lire