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Je vais faire le lead data engineer
Graphistes professionnels ayant plus de 5 ans d'expérience dans le secteur de la conception graphique et spécialisés dans la conception de logos. Créatif, concentré, imperturbable. Je suis là pour ajo...
À propos de ce service
- Apprentissage supervisé : Dans l'apprentissage supervisé, l'algorithme est entraîné sur un ensemble de données étiqueté, ce qui signifie que les données d'entrée sont accompagnées de la sortie correcte. L'algorithme apprend à faire correspondre l'entrée à la sortie, et une fois entraîné, il peut faire des prédictions sur de nouvelles données non vues.
- Apprentissage non supervisé : L'apprentissage non supervisé consiste à entraîner l'algorithme sur un ensemble de données non étiqueté, où l'algorithme doit trouver des motifs et une structure dans les données sans guidance explicite. Les tâches courantes en apprentissage non supervisé incluent le clustering, où des points de données similaires sont regroupés, et la réduction de dimensionnalité, où le nombre de caractéristiques dans l'ensemble de données est réduit tout en conservant les informations importantes.
- Apprentissage semi-supervisé : L'apprentissage semi-supervisé combine des éléments des deux types d'apprentissage, supervisé et non supervisé. Il consiste à entraîner sur un ensemble de données contenant à la fois des données étiquetées et non étiquetées, en utilisant ces dernières pour améliorer le processus d'apprentissage.
- Apprentissage par renforcement : L'apprentissage par renforcement est un type d'apprentissage où un agent apprend à prendre des décisions en interagissant avec un environnement.
Technologie:
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Excel
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Java
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SQL
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NoSQL
