[et_pb_section fb_built=”1″ _builder_version=”4.9.0″ _module_preset=”default”][et_pb_row _builder_version=”4.9.7″ _module_preset=”default” custom_margin=”-29px|auto||auto||” custom_padding=”||0px||false|false”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.9.0″ _module_preset=”default”][et_pb_text _builder_version=”4.9.7″ _module_preset=”default” text_font=”||||||||” min_height=”178.8px” custom_margin=”-21px||13px|||” custom_padding=”||0px|||”]<\/p>\n
Utilis\u00e9 comme outil de pr\u00e9vision ou encore de recommandation, le Machine Learning d\u00e9mocratise et \u00e9tend le terrain de jeu de l\u2019Intelligence artificielle<\/strong><\/span>.<\/p>\n D\u00e9j\u00e0<\/strong> int\u00e9gr\u00e9e dans de nombreux domaines<\/strong><\/span>, cette technologie d\u2019apprentissage automatique, devenue op\u00e9rationnelle avec l\u2019av\u00e8nement du Big Data, conna\u00eet aujourd\u2019hui un v\u00e9ritable essor<\/strong><\/span>.<\/p>\n Le Machine Learning est la science id\u00e9ale pour r\u00e9aliser des analyses pr\u00e9dictives et identifier des tendances<\/strong><\/span> \u00e0 partir d\u2019un gros corpus de donn\u00e9es. R\u00e9sultat : il est de plus en plus pl\u00e9biscit\u00e9 par les entreprise<\/span>s<\/span><\/strong>.<\/p>\n Comment le Machine Learning permet-il d’affiner la recommandation de programmes sur une plateforme de streaming ? comment est-il utilis\u00e9 pour optimiser les stocks et maximiser les ventes ?<\/p>\n \u00c0 partir de ces exemples d\u2019utilisations r\u00e9elles<\/strong><\/span>, nos deux experts, Nastasia Saby et Guillaume Saupin, nous ouvrent les portes du Machine Learning le temps d\u2019un webinaire.<\/p>\n [\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row _builder_version=”4.9.7″ _module_preset=”default”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.9.0″ _module_preset=”default”][et_pb_video src=”https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=CVYJbw9f2Eg&t=14s” _builder_version=”4.9.7″ _module_preset=”default” width=”80%” module_alignment=”center” custom_margin=”18px|||||”][\/et_pb_video][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section][et_pb_section fb_built=”1″ _builder_version=”4.9.7″ _module_preset=”default” custom_margin=”||-21px|||” custom_padding=”20px||20px||false|false”][et_pb_row _builder_version=”4.9.0″ _module_preset=”default” custom_padding=”6px|||||” locked=”off”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.9.0″ _module_preset=”default”][et_pb_text _builder_version=”4.9.7″ text_font=”||||||||” text_line_height=”1.8em” header_font=”||||||||” header_2_font=”Overpass|300|||||||” header_2_font_size=”35px” header_2_line_height=”1.5em” custom_margin=”||0px||false|false” custom_padding=”|||0px||” header_2_font_size_tablet=”30px” header_2_font_size_phone=”20px” header_2_font_size_last_edited=”on|phone” border_color_all=”#1a0a38″]<\/p>\n [\/et_pb_text][et_pb_divider color=”#3BB6D5″ divider_position=”center” divider_weight=”3px” _builder_version=”4.9.0″ max_width=”90px” max_width_tablet=”13%” max_width_last_edited=”off|desktop” custom_margin=”5px||||false|false” custom_padding=”|||” locked=”off”][\/et_pb_divider][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row _builder_version=”4.9.7″ _module_preset=”default”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.9.7″ _module_preset=”default”][et_pb_text quote_border_color=”#3BB6D5″ _builder_version=”4.9.7″ _module_preset=”default” text_font=”||||||||” custom_margin=”-17px|||||”]<\/p>\n La recommandation est partout<\/span><\/strong>\u00a0: que ce soit sur les plateformes de streaming vid\u00e9o ou musical, sur les sites e-commerce\u2026 Elle fait d\u00e9sormais partie de notre quotidien.<\/p>\n Pour les utilisateurs, la recommandation repr\u00e9sente un gain de temps dans la recherche d\u2019information mais aussi l\u2019opportunit\u00e9 de d\u00e9couvrir de nouveaux produits. Pour l\u2019entreprise qui propose ce service, c’est un triple avantage : la recommandation permet d’engager les utilisateurs, de les fid\u00e9liser et d’augmenter les b\u00e9n\u00e9fices.<\/p>\n Il existe plusieurs mani\u00e8res de faire de la recommandation<\/span><\/strong>. De fa\u00e7on sch\u00e9matique, on distingue habituellement deux grandes familles\u00a0: la premi\u00e8re est celle du Content Based Filtering<\/em><\/strong><\/span>, qui s\u2019appuie sur le contenu (le genre du programme, le r\u00e9alisateur, l\u2019ambiance, l\u2019\u00e2ge de l\u2019utilisateur\u2026). La seconde famille est celle du Collaborative Based Filtering<\/em><\/strong><\/span>, fond\u00e9e sur des calculs de similarit\u00e9 entre les diff\u00e9rents utilisateurs et utilisatrices ou entre les diff\u00e9rents programmes.<\/p>\n Dans la pratique, il s\u2019av\u00e8re que le mod\u00e8le utilis\u00e9 pour la recommandation est plus souvent un mod\u00e8le hybride<\/strong><\/span>, m\u00ealant Content Based Filtering<\/em>, Collaborative Based Filtering <\/em>ainsi qu’une variable al\u00e9atoire.<\/p>\n Face \u00e0 un algorithme de recommandation<\/strong><\/span>, il faut noter que plusieurs types de probl\u00e8mes<\/strong> <\/span>peuvent se poser : l\u2019\u00e9valuation du syst\u00e8me de recommandation, le cold start<\/em> (que recommander \u00e0 quelqu\u2019un qu\u2019on conna\u00eet peu ou pas du tout ?), la bulle normative ou encore l\u2019annotation qui suppose des profils tr\u00e8s complets pour avoir de bonnes recommandations\u2026 Autant de sujets que Nastasia Saby aborde en d\u00e9tails dans ce webinaire.<\/p>\n [\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row _builder_version=”4.9.0″ _module_preset=”default” custom_padding=”6px|||||” locked=”off”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.9.0″ _module_preset=”default”][et_pb_text _builder_version=”4.9.7″ text_font=”||||||||” text_line_height=”1.8em” header_font=”||||||||” header_2_font=”Overpass|300|||||||” header_2_font_size=”35px” header_2_line_height=”1.5em” custom_margin=”||0px||false|false” header_2_font_size_tablet=”30px” header_2_font_size_phone=”20px” header_2_font_size_last_edited=”on|phone” border_color_all=”#1a0a38″]<\/p>\n [\/et_pb_text][et_pb_divider color=”#3BB6D5″ divider_position=”center” divider_weight=”3px” _builder_version=”4.9.0″ max_width=”90px” max_width_tablet=”13%” max_width_last_edited=”off|desktop” custom_margin=”5px||||false|false” custom_padding=”|||” locked=”off”][\/et_pb_divider][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row _builder_version=”4.9.7″ _module_preset=”default”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.9.7″ _module_preset=”default”][et_pb_text quote_border_color=”#3BB6D5″ _builder_version=”4.9.7″ _module_preset=”default” text_font=”||||||||”]<\/p>\n Comment une entreprise peut-elle mieux g\u00e9rer ses stocks et anticiper la p\u00e9riode promotionnelle des soldes gr\u00e2ce \u00e0 la technique du Machine Learning ? \u00c0 travers l\u2019exemple de la collaboration entre Verteego<\/a> <\/span>et Faguo<\/a><\/span> (marque de mode engag\u00e9e), Guillaume Saupin explique comment le Machine Learning a permis de d\u00e9finir un crit\u00e8re optimal entre la r\u00e9duction des stocks et du volume<\/strong><\/span>, tout en garantissant un stock adapt\u00e9 aux objectifs de vente permettant d\u2019atteindre la profitabilit\u00e9 attendue<\/strong><\/span>.<\/p>\n Trouver ce juste crit\u00e8re passe par la combinaison d\u2019algorithmes pr\u00e9dictifs et d\u2019une optimisation sous-contrainte<\/strong><\/span>. Concr\u00e8tement, pour alimenter le mod\u00e8le de pr\u00e9diction, sont pris en compte l\u2019historique de vente des produits, la sensibilit\u00e9 des clients aux promotions, les niveaux de stocks, l\u2019empreinte carbone par produit, les informations du produit, son co\u00fbt de fabrication et sa marge.<\/p>\n Ce syst\u00e8me va g\u00e9n\u00e9rer de multiples sc\u00e9narios. En les combinant \u00e0 l\u2019algorithme d\u2019optimisation, il devient possible de choisir, parmi tous ces futurs possibles, celui qui sera le plus adapt\u00e9<\/strong><\/span>.<\/p>\n En fin de webinaire, Guillaume Saupin aborde les d\u00e9tails techniques<\/strong><\/span>, notamment la mise au point d\u2019un AutoML pour la constitution des mod\u00e8les pr\u00e9dictifs, les solveurs utilis\u00e9s, etc.<\/p>\n [\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section][et_pb_section fb_built=”1″ _builder_version=”4.9.0″ _module_preset=”default”][et_pb_row _builder_version=”4.9.0″ _module_preset=”default” custom_padding=”6px|||||” locked=”off”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.9.0″ _module_preset=”default”][et_pb_text _builder_version=”4.9.7″ text_font=”||||||||” text_line_height=”1.8em” header_font=”||||||||” header_2_font=”Overpass|300|||||||” header_2_font_size=”35px” header_2_line_height=”1.5em” custom_margin=”||0px||false|false” header_2_font_size_tablet=”30px” header_2_font_size_phone=”20px” header_2_font_size_last_edited=”on|phone” border_color_all=”#1a0a38″]<\/p>\n [\/et_pb_text][et_pb_divider color=”#3BB6D5″ divider_position=”center” divider_weight=”3px” _builder_version=”4.9.0″ max_width=”90px” max_width_tablet=”13%” max_width_last_edited=”off|desktop” custom_margin=”5px||||false|false” custom_padding=”|||” locked=”off”][\/et_pb_divider][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row _builder_version=”4.9.0″ _module_preset=”default”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.9.0″ _module_preset=”default”][et_pb_testimonial portrait_url=”https:\/\/www.editions-eni.fr\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/Photo_Nastasia-Saby.jpeg” _builder_version=”4.9.7″ _module_preset=”default” custom_margin=”||0px||false|false” custom_padding=”||||false|false”]<\/p>\n Nastasia SABY<\/strong><\/p>\n Ing\u00e9nieur en Machine Learning, Nastasia SABY a d\u00e9but\u00e9 sa carri\u00e8re en tant que d\u00e9veloppeuse back-end, puis a suivi la r\u00e9volution de la data et s\u2019est sp\u00e9cialis\u00e9e notamment dans le d\u00e9veloppement avec le framework Apache Spark.<\/p>\n Elle est aujourd\u2019hui experte de la mise en production de syst\u00e8mes pr\u00e9dictifs dans le domaine du streaming. Conf\u00e9renci\u00e8re et r\u00e9dactrice d\u2019articles de blog, elle aime partager son savoir au plus grand nombre.<\/p>\n [\/et_pb_testimonial][et_pb_social_media_follow _builder_version=”4.9.7″ _module_preset=”default” background_color=”#f5f5f5″ text_orientation=”center” custom_margin=”-28px|||||” custom_padding=”||10px|30px|false|false”][et_pb_social_media_follow_network social_network=”twitter” url=”https:\/\/twitter.com\/saby_nastasia” _builder_version=”4.9.7″ _module_preset=”default” background_color=”#00aced” follow_button=”off” url_new_window=”on”]twitter[\/et_pb_social_media_follow_network][\/et_pb_social_media_follow][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row _builder_version=”4.9.0″ _module_preset=”default”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.9.0″ _module_preset=”default”][et_pb_testimonial portrait_url=”https:\/\/www.editions-eni.fr\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/Guillaume-Saupin_fond-noir.jpg” _builder_version=”4.9.7″ _module_preset=”default” custom_margin=”||0px||false|false” custom_padding=”||||false|false”]<\/p>\n Guillaume SAUPIN<\/strong><\/p>\n Ing\u00e9nieur et docteur en informatique, passionn\u00e9 de math\u00e9matiques et du langage Lisp, Guillaume SAUPIN a travaill\u00e9 une dizaine d\u2019ann\u00e9es comme chercheur au Commissariat \u00e0 l\u2019Energie Atomique avant de rejoindre le monde de l\u2019Intelligence artificielle et des start-up.<\/p>\n Actuellement CTO chez Verteego, il est \u00e9galement auteur de plus d\u2019une vingtaine d\u2019articles pour le Linux Magazine France et publie r\u00e9guli\u00e8rement sur le blog Toward Data Science.<\/p>\n [\/et_pb_testimonial][et_pb_social_media_follow _builder_version=”4.9.7″ _module_preset=”default” background_color=”#f5f5f5″ text_orientation=”center” custom_margin=”-28px|||||” custom_padding=”||10px|30px|false|false”][et_pb_social_media_follow_network social_network=”twitter” url=”https:\/\/twitter.com\/GuillaumeSaupin” _builder_version=”4.9.7″ _module_preset=”default” background_color=”#00aced” follow_button=”off” url_new_window=”on”]twitter[\/et_pb_social_media_follow_network][\/et_pb_social_media_follow][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section][et_pb_section fb_built=”1″ _builder_version=”4.9.0″ _module_preset=”default” locked=”off”][et_pb_row _builder_version=”4.9.0″ _module_preset=”default” locked=”off”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.9.0″ _module_preset=”default”][et_pb_text _builder_version=”4.9.7″ text_font=”||||||||” text_line_height=”1.8em” header_font=”||||||||” header_2_font=”Overpass|300|||||||” header_2_font_size=”35px” header_2_line_height=”1.5em” custom_margin=”||0px||false|false” header_2_font_size_tablet=”30px” header_2_font_size_phone=”20px” header_2_font_size_last_edited=”on|phone” border_color_all=”#1a0a38″]<\/p>\n [\/et_pb_text][et_pb_divider color=”#3BB6D5″ divider_position=”center” divider_weight=”3px” _builder_version=”4.9.0″ max_width=”90px” max_width_tablet=”13%” max_width_last_edited=”off|desktop” custom_margin=”5px||||false|false” custom_padding=”|||” locked=”off”][\/et_pb_divider][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row column_structure=”1_4,1_4,1_4,1_4″ _builder_version=”4.9.7″ _module_preset=”default” background_color=”RGBA(0,0,0,0)” custom_margin=”||5px||false|false” custom_css_main_element_last_edited=”on|phone” custom_css_main_element_tablet=”display:flex;” custom_css_main_element_phone=”display:inherit;”][et_pb_column type=”1_4″ _builder_version=”4.9.7″ _module_preset=”default”][et_pb_image src=”https:\/\/www.editions-eni.fr\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/apache-spark-developpez-en-python-pour-le-big-data-9782409033780_XL.jpg” alt=”formation cpf” title_text=”apache-spark-developpez-en-python-pour-le-big-data-9782409033780_XL” url=”https:\/\/www.editions-eni.fr\/livre\/apache-spark-developpez-en-python-pour-le-big-data-9782409033780?utm_source=sendinblue&utm_campaign=2022-03-GROUPE-Webinaire-Machine-Learning&utm_medium=email” url_new_window=”on” _builder_version=”4.9.7″ _module_preset=”default” width_tablet=”85%” width_phone=”” width_last_edited=”on|tablet” custom_margin=”||10px||false|false” custom_margin_tablet=”” custom_margin_phone=”” custom_margin_last_edited=”on|desktop” box_shadow_style=”preset3″ transform_styles__hover_enabled=”on|hover” transform_scale__hover=”105%|105%” transform_scale__hover_enabled=”on|hover” transform_translate__hover_enabled=”on|desktop” transform_rotate__hover_enabled=”on|desktop” transform_skew__hover_enabled=”on|desktop” transform_origin__hover_enabled=”on|desktop”][\/et_pb_image][et_pb_text _builder_version=”4.9.7″ _module_preset=”default” text_font=”||||||||” text_text_color=”#3BB6D5″ background_color=”RGBA(0,0,0,0)” custom_margin=”||5px||false|false”]<\/p>\n Livre<\/p>\n [\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=”4.9.7″ _module_preset=”default” custom_padding_tablet=”|10px|||false|false” custom_padding_phone=”|0px|||false|false” custom_padding_last_edited=”on|phone” link_option_url=”https:\/\/www.editions-eni.fr\/livre\/apache-spark-developpez-en-python-pour-le-big-data-9782409033780?utm_source=sendinblue&utm_campaign=2022-03-GROUPE-Webinaire-Machine-Learning&utm_medium=email”]<\/p>\n Apache Spark<\/strong> <\/strong><\/p>\n [\/et_pb_text][\/et_pb_column][et_pb_column type=”1_4″ _builder_version=”4.9.0″ _module_preset=”default”][et_pb_image src=”https:\/\/www.editions-eni.fr\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/gradient-boosting-exploitez-les-arbres-de-decision-pour-le-machine-learning-xgboost-catboost-lightgbm-978240903402.jpg” alt=”Scratch et Raspberry Pi Projets maker pour s’initier \u00e0 l’\u00e9lectronique et \u00e0 la robotique” title_text=”gradient-boosting-exploitez-les-arbres-de-decision-pour-le-machine-learning-xgboost-catboost-lightgbm-978240903402″ url=”https:\/\/www.editions-eni.fr\/livre\/gradient-boosting-exploitez-les-arbres-de-decision-pour-le-machine-learning-xgboost-catboost-lightgbm-9782409034022″ url_new_window=”on” _builder_version=”4.9.7″ _module_preset=”default” width_tablet=”85%” width_phone=”” width_last_edited=”on|tablet” custom_margin=”||10px||false|false” custom_margin_tablet=”” custom_margin_phone=”” custom_margin_last_edited=”on|desktop” box_shadow_style=”preset3″ transform_styles__hover_enabled=”on|hover” transform_scale__hover=”105%|105%” transform_scale__hover_enabled=”on|hover” transform_translate__hover_enabled=”on|desktop” transform_rotate__hover_enabled=”on|desktop” transform_skew__hover_enabled=”on|desktop” transform_origin__hover_enabled=”on|desktop”][\/et_pb_image][et_pb_text _builder_version=”4.9.7″ _module_preset=”default” text_font=”||||||||” text_text_color=”#3BB6D5″ background_color=”RGBA(0,0,0,0)” custom_margin=”||5px||false|false”]<\/p>\n Livre<\/p>\n [\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=”4.9.7″ _module_preset=”default” custom_padding_tablet=”|10px|||false|false” custom_padding_phone=”|0px|||false|false” custom_padding_last_edited=”on|phone” link_option_url=”https:\/\/www.editions-eni.fr\/livre\/gradient-boosting-exploitez-les-arbres-de-decision-pour-le-machine-learning-xgboost-catboost-lightgbm-9782409034022″]<\/p>\n Gradient Boosting<\/strong> [\/et_pb_text][\/et_pb_column][et_pb_column type=”1_4″ _builder_version=”4.9.0″ _module_preset=”default”][et_pb_image src=”https:\/\/www.editions-eni.fr\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/VT2ML_500x600.jpg” alt=”Scratch et Raspberry Pi Projets maker pour s’initier \u00e0 l’\u00e9lectronique et \u00e0 la robotique” title_text=”VT2ML_500x600″ url=”https:\/\/www.editions-eni.fr\/video\/machine-learning-concepts-et-enjeux-vt2ml” url_new_window=”on” _builder_version=”4.9.7″ _module_preset=”default” width_tablet=”85%” width_phone=”” width_last_edited=”on|tablet” custom_margin=”||10px||false|false” custom_margin_tablet=”” custom_margin_phone=”” custom_margin_last_edited=”on|desktop” box_shadow_style=”preset3″ transform_styles__hover_enabled=”on|hover” transform_scale__hover=”105%|105%” transform_scale__hover_enabled=”on|hover” transform_translate__hover_enabled=”on|desktop” transform_rotate__hover_enabled=”on|desktop” transform_skew__hover_enabled=”on|desktop” transform_origin__hover_enabled=”on|desktop”][\/et_pb_image][et_pb_text _builder_version=”4.9.7″ _module_preset=”default” text_font=”||||||||” text_text_color=”#3BB6D5″ background_color=”RGBA(0,0,0,0)” custom_margin=”||5px||false|false”]<\/p>\n Vid\u00e9o<\/p>\n [\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=”4.9.7″ _module_preset=”default” custom_padding_tablet=”|10px|||false|false” custom_padding_phone=”|0px|||false|false” custom_padding_last_edited=”on|phone” link_option_url=”https:\/\/www.editions-eni.fr\/video\/machine-learning-concepts-et-enjeux-vt2ml”]<\/p>\n Machine Learning<\/strong> [\/et_pb_text][\/et_pb_column][et_pb_column type=”1_4″ _builder_version=”4.9.0″ _module_preset=”default”][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section][et_pb_section fb_built=”1″ _builder_version=”4.9.7″ _module_preset=”default” custom_margin=”0px||0px||false|false” custom_padding=”0px||50px||false|false” locked=”off”][et_pb_row _builder_version=”4.9.7″ _module_preset=”default” background_color=”#7ebec5″ custom_margin=”40px||||false|false” custom_padding=”20px||0px|20px|false|false” border_radii=”off|20px|20px||”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.9.7″ _module_preset=”default”][et_pb_text _builder_version=”4.9.7″ text_font=”||||||||” text_line_height=”1.8em” header_font=”||||||||” header_2_font=”Overpass|300|||||||” header_2_font_size=”35px” header_2_line_height=”1.5em” header_3_line_height=”1.8em” custom_margin=”0px||0px||false|false” custom_padding=”0px||0px||false|false” header_2_font_size_tablet=”30px” header_2_font_size_phone=”20px” header_2_font_size_last_edited=”on|phone” border_color_all=”#1a0a38″]<\/p>\n [\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=”4.9.7″ text_font=”||||||||” text_text_color=”#000000″ text_line_height=”1em” header_font=”||||||||” header_2_font=”Overpass|300|||||||” header_2_font_size=”35px” header_2_line_height=”1.5em” header_3_line_height=”1.8em” custom_margin=”0px||20px||false|false” header_2_font_size_tablet=”30px” header_2_font_size_phone=”20px” header_2_font_size_last_edited=”on|phone” border_color_all=”#1a0a38″]<\/p>\n [\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row column_structure=”1_3,1_3,1_3″ _builder_version=”4.9.7″ _module_preset=”default” background_color=”#7ebec5″ custom_padding=”|30px|30px|30px|false|false” border_radii=”off|||20px|20px” border_color_all=”#3BB6D5″][et_pb_column type=”1_3″ _builder_version=”4.9.7″ _module_preset=”default” border_color_all=”#3BB6D5″][et_pb_image src=”https:\/\/www.editions-eni.fr\/blog\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/reflechir.jpg” alt=”R\u00e9fl\u00e9chir en amont” title_text=”reflechir” _builder_version=”4.9.7″ _module_preset=”default” border_color_all=”#000000″ box_shadow_style=”preset1″][\/et_pb_image][\/et_pb_column][et_pb_column type=”1_3″ _builder_version=”4.9.7″ _module_preset=”default”][et_pb_image src=”https:\/\/www.editions-eni.fr\/blog\/wp-content\/uploads\/2021\/10\/iconeElearning.png” alt=”elearning” title_text=”iconeElearning” align=”center” _builder_version=”4.9.7″ _module_preset=”default” custom_margin=”10px||||false|false”][\/et_pb_image][et_pb_text _builder_version=”4.9.7″ _module_preset=”default” header_4_text_color=”#FFFFFF”]<\/p>\n [\/et_pb_text][et_pb_button button_url=”https:\/\/www.eni-elearning.com\/fr\/” url_new_window=”on” button_text=”En savoir plus” button_alignment=”center” _builder_version=”4.9.7″ _module_preset=”default” custom_button=”on” button_text_color=”#EEEEEE”][\/et_pb_button][\/et_pb_column][et_pb_column type=”1_3″ _builder_version=”4.9.7″ _module_preset=”default”][et_pb_image src=”https:\/\/www.editions-eni.fr\/blog\/wp-content\/uploads\/2021\/10\/iconeFormateur.png” alt=”formateur” title_text=”iconeFormateur” align=”center” _builder_version=”4.9.7″ _module_preset=”default” custom_margin=”10px||||false|false”][\/et_pb_image][et_pb_text _builder_version=”4.9.7″ _module_preset=”default” header_4_text_color=”#FFFFFF”]<\/p>\n [\/et_pb_text][et_pb_button button_url=”https:\/\/www.eni-service.fr\/?sfid=2675&_sf_s=machine+learning” url_new_window=”on” button_text=”En savoir plus” button_alignment=”center” _builder_version=”4.9.7″ _module_preset=”default” custom_button=”on” button_text_color=”#FFFFFF” hover_enabled=”0″ sticky_enabled=”0″][\/et_pb_button][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section]<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Utilis\u00e9 comme outil de pr\u00e9vision ou encore de recommandation, le Machine Learning d\u00e9mocratise et \u00e9tend le terrain de jeu de l\u2019Intelligence artificielle. D\u00e9j\u00e0 int\u00e9gr\u00e9e dans de nombreux domaines, cette technologie d\u2019apprentissage automatique, devenue op\u00e9rationnelle avec l\u2019av\u00e8nement du Big Data, conna\u00eet aujourd\u2019hui un v\u00e9ritable essor. Le Machine Learning est la science id\u00e9ale pour r\u00e9aliser des analyses […]<\/p>\n","protected":false},"author":7,"featured_media":4550,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_et_pb_use_builder":"on","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"","inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[4,18,14],"tags":[],"genre":[],"class_list":["post-4549","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-developpement","category-paroles-d-experts","category-webinaires"],"acf":[],"yoast_head":"\n1er exemple : la recommandation de programmes sur une plateforme de streaming<\/span><\/h2>\n
2e exemple : l’optimisation des stocks et des ventes<\/span><\/h2>\n
Nos experts<\/span><\/h2>\n
Vous souhaitez aller plus loin<\/span><\/h2>\n
D\u00e9veloppez en Python pour le big data<\/p>\n
Exploiter les arbres de d\u00e9cision pour le Machine Learning<\/p>\n
Concept et enjeux<\/p>\nPOUR LES ENTREPRISES<\/span><\/h3>\n
D\u00e9couvrez nos solutions de formation pour vos \u00e9quipes et apprenants :<\/span><\/h4>\n
En e-learning avec
notre offre pour les professionnels<\/h4>\nAvec un formateur,
en pr\u00e9sentiel ou \u00e0 distance<\/h4>\n