Spice AI, startup basée à Seattle, a pour objectif de faciliter le travail des développeurs lors du développement d’applications intelligentes. Bien que l’IA ait fait des progrès considérables lors de la dernière décennie, il y a encore, selon les fondateurs de la jeu...
Des chercheurs de l’université d’Oxford ont mis au point en partenariat avec Man Group PLC un programme d’apprentissage automatique capable de prédire le cours des actions. Les chercheurs affichent un taux de réussite de 80 % sur une période de 30 secondes de trading en direct. P...
Des chercheurs du CEA List (Université Paris-Saclay, CEA) et du laboratoire DAVID (Université Paris-Saclay, UVSQ) ont uni leurs forces dans le cadre du projet StreamOps, financé par l’Institut DATAIA, pour enrichir la plateforme STREAMER. Cette plateforme est la réponse à une pro...
Ce tutoriel python français vous présente Pandas : la libraire python la plus importante pour l’analyse de données et le data science. Pandas ressemble beaucoup à Excel dans python, mais surpasse de loin les capacités d’Excel en matière d’analyse de data analysi...
Ce tutoriel est consacré à la modélisation et l’évaluation de modèles de séries temporelles. Il s’agit de la 3ème partie de notre série consacrée aux séries temporelles. Les séries temporelles sont employées dans de nombreux domaines : finances, marketing, industrie, ...
Cet article est la 2ème partie de la série de tutoriels consacrée à l’analyse de séries temporelles en intelligence artificielle et science des données. Pour retourner à la première partie (introduction aux séries temporelles) cliquez-ici. L’exploration des données est l’ét...
Nous nous pencherons dans cette nouvelle série de tutoriels en 3 parties sur les séries temporelles et leur analyse. L’analyse des séries temporelles est utile car de nombreux exemples de données réelles comportent une dimension chronologique. La composante “temps” apporte une in...
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