{"id":13478,"date":"2024-04-08T11:46:00","date_gmt":"2024-04-08T09:46:00","guid":{"rendered":"https:\/\/babelgroup.com\/servicios\/scale-ai\/machine-deep-learning\/"},"modified":"2025-08-15T13:40:36","modified_gmt":"2025-08-15T11:40:36","slug":"machine-deep-learning","status":"publish","type":"service","link":"https:\/\/babelgroup.com\/fr\/servicios\/machine-deep-learning\/","title":{"rendered":"Machine & Deep Learning"},"content":{"rendered":"\t\t
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Machine & Deep Learning<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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La formation des mod\u00e8les de Machine & Deep Learning est essentielle pour les projets d’IA.<\/p>

Chez Babel, nous avons notre propre m\u00e9thodologie utilis\u00e9e dans les processus de formation au Machine Learning \u00e0 partir de donn\u00e9es structur\u00e9es afin d’en extraire des connaissances utiles, ainsi que l’utilisation des principaux algorithmes et services d’IA.<\/p>

Les proc\u00e9dures \u00e0 d\u00e9velopper pour r\u00e9aliser cette extraction de connaissances d\u00e9pendront largement de la nature des probl\u00e8mes pos\u00e9s dans le mod\u00e8le du client \u00e0 entra\u00eener, ainsi que des donn\u00e9es structur\u00e9es disponibles.<\/p>

Dans un premier temps, nous abordons la d\u00e9finition du probl\u00e8me cible : celui pos\u00e9 par le client. La premi\u00e8re \u00e9tape se concentre sur la d\u00e9finition d\u00e9taill\u00e9e du probl\u00e8me \u00e0 r\u00e9soudre avec le client en utilisant des techniques agiles, ainsi que sur sa cat\u00e9gorisation dans la taxonomie de ce type de probl\u00e8me. Tant le type de donn\u00e9es que le probl\u00e8me pos\u00e9 ob\u00e9iront \u00e0 l’une de ces cat\u00e9gories.<\/p>

La cl\u00e9 du succ\u00e8s des projets de formation de mod\u00e8les r\u00e9side dans l’apprentissage et la formation avec des donn\u00e9es historiques afin de faire des d\u00e9ductions sur les donn\u00e9es actuelles et de pouvoir estimer les pr\u00e9dictions futures en appliquant diff\u00e9rentes techniques.<\/p>

Dans une analyse exploratoire, une analyse statistique descriptive des donn\u00e9es est n\u00e9cessaire pour comprendre les donn\u00e9es et trouver des indications claires sur les relations causales entre les variables explicatives et la variable cible, soit \u00e0 partir des caract\u00e9ristiques mesur\u00e9es, soit \u00e0 partir de leur \u00e9volution dans le temps. Au cours de cette premi\u00e8re phase, la nature des variables et la qualit\u00e9 des donn\u00e9es seront \u00e9tudi\u00e9es et une premi\u00e8re s\u00e9lection de variables et de donn\u00e9es int\u00e9ressantes sera effectu\u00e9e.<\/p>

Mod\u00e9lisation : formation et validation.<\/strong><\/u><\/p>

La s\u00e9lection d’un mod\u00e8le est un \u00e9l\u00e9ment cl\u00e9 du processus de formation dans le cadre de l’apprentissage automatique. Chez Babel, nous analysons les mod\u00e8les statistiques, les algorithmes, les m\u00e9thodologies et les strat\u00e9gies possibles avec notre \u00e9quipe de m\u00e9decins.<\/p>

L’entra\u00eenement d’un mod\u00e8le est un processus it\u00e9ratif dans lequel nous essayons d’optimiser et d’am\u00e9liorer une fonction et un score cibles, en ajustant ses param\u00e8tres pour obtenir le r\u00e9sultat escompt\u00e9 \u00e0 partir d’un ensemble de donn\u00e9es d’entra\u00eenement.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Contacter Babel<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Chili<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Santiago de Chile<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Colombie<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Bogot\u00e1<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Costa Rica<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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San Jos\u00e9<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Espagne<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Almer\u00eda
Barcelona
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M\u00e1laga
Oviedo
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Maroc<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Casablanca<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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M\u00e9xique<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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M\u00e9xico City<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Panam\u00e1<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Panama City<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Portugal<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Ilha Terceira (Azores)
Lisboa
Proen\u00e7a-a-Nova<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Rep\u00fablique
Dominicaine<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Santo Domingo<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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