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Apprentissage automatique September 4, 2026

Introduction à l'apprentissage automatique : Modèles génératifs

Les modèles génératifs représentent les distributions de données et produisent des résultats conditionnels. Apprenez la vraisemblance, les VAE, les GAN, la diffusion, l'évaluation, la provenance et la sécurité.

Fundamentals · 6 min de lecture Apprentissage automatique September 4, 2026

Introduction à l'apprentissage automatique : Fondements — Conception des données, fonction de perte et généralisation

« L’apprentissage automatique ne se limite pas à la sélection du modèle : il faut définir la tâche, la division des données, la fonction de perte, l’évaluation et le déploiement. »

Fundamentals · 6 min de lecture Apprentissage automatique September 4, 2026

Introduction à l'apprentissage automatique : Notions de base des réseaux neuronaux

Les réseaux neuronaux empilent des transformations affines et des activations non linéaires, puis réduisent la perte par rétropropagation et optimisation basée sur le gradient.

Fundamentals · 6 min de lecture Apprentissage automatique September 4, 2026

Introduction à l'apprentissage automatique : estimation de la pose

L'estimation de pose déduit les points clés et la pose 6D d'une personne ou d'un objet à partir d'images. Ce guide aborde les coordonnées, les pertes, l'occlusion, l'évaluation et la sécurité.

Fundamentals · 6 min de lecture