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learning
On sait déjà que la Machine learning n'est pas l'alpha et l'omega de la compréhension des phénomènes mais cela n’empêche pas certain de le voir comme une baguette magique. Le problème est que l’algorithme vous donnera toujours des résultats. Une bonne maitrise de la statistique et du data management sont des compétences obligatoires pour l'utiliser
Une ressource particulièrement utile si vous voulez en savoir plus sur les méthodologies actuelles de DL/ML
Une solution pour entrainer des IA sur des problèmes particuliers sans transmettre de données utilisateurs et en permettant de regrouper des éléments
Une approche intéressante des réseaux neuronaux où les différentes couches sont remplacées par une calcul continu, potentiellement plus précis pour détecter les éléments clés des données
En statistique on sait depuis longtemps que tout échantillons comporte des biais car il ne peut être complètement représentatif de la population source. Avec le Machine Learning ces biais sont amplifiés.
Quelques exemples très intéressants d'usages et des limites du deep learning dans la santé par L'université de Stanford.