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