Vous avez entendu parlé de LLM, vous aimeriez construire des applications autour de ces nouveaux usages. Mais comment ? Grâce à Hugging Face, LangChain et Python rien de plus simple … suivez le guide.
Faites vos premiers pas avec un LLMCatégorie : Intelligence Artificielle
L’Intelligence Artificielle est au coeur de nos vies et de nos usages. Dans ces articles nous verrons comment cette fameuse IA fonctionne, quels sont ses mécanismes et ce que l’on peut en faire.
Profiler vos données tout simplement avec Python et Pandas
Il existe bien sur beaucoup de librairies (comme Pandas Profiling ou plutôt ydata-profiling dorénavant) et surtout beaucoup d’outils qui permettent plus ou moins simplement d’effectuer une analyse structurelle de vos données (on se limitera ici d’un profiling de table).
Mais voilà, parfois une approche minimaliste suffit amplement. Rien ne nécessite la mise en place d’une artillerie lourde et couteuse en ressource ! L’idée de cet article est de vous montrer qu’avec la simple (mais très riche) librairie Pandas vous avez déjà de quoi vous satisfaire amplement.
Profiler vos données tout simplement avec Python et PandasIntroduction à LIME (XAI)
Dans cet article je vous propose de découvrir l’outil de XAI (eXplainable AI) très utilisé qu’est LIME. Avec Google colab, et au travers d’un cas pratique guidé pas à pas vous allez voir comment il est simple et pratique d’utiliser cette librairie avec Python.
Introduction à LIME (XAI)Filtrer vos données avec la Variance
Dans cet article nous allons voir une technique très simple pour filtrer vos colonnes (features) dés lors que vous modéliser votre modèle de Machine Learning.
Filtrer vos données avec la Variance