Depuis quelques mois, les réseaux sociaux sont envahis d’images de châteaux ambulants, de créatures éthérées et de jeunes héroïnes aux yeux pétillants… le tout généré par IA. Cette fascination pour la reproduction du style Ghibli via des modèles comme Midjourney mais surtout le nouveau modèle GPT-4 d’OpenAI ne faiblit pas. Pourtant, on sait que chaque génération d’image consomme une quantité considérable d’énergie. Sam Altman, le patron d’OpenAI, lui-même l’a dit : la demande actuelle fait littéralement fondre les GPU. Alors pourquoi continue-t-on ?

Dans ce nouveau chapitre, nous plongeons dans l’univers fascinant du Machine Learning, guidés par une carte mystérieuse qui dévoile les différents chemins menant à la maîtrise des algorithmes. Découvrez les trois grands types d’apprentissage – supervisé, non supervisé, et semi-supervisé – et explorez les concepts fondamentaux tels que la classification, le clustering, et la réduction de dimensionnalité. Ce chapitre vous embarque dans une aventure magique où chaque algorithme est un sort puissant, prêt à être lancé pour résoudre les mystères cachés dans vos données.

Plongez dans le royaume fascinant du développement web avec cet article explorant les fondations magiques du HTML et du CSS. Découvrez l’art enchanteur derrière la création de sites web et apprenez les secrets du langage de balisage HTML et du langage de style CSS. De la structuration des pages à l’esthétique captivante, cette aventure vous guidera à travers les éléments essentiels du développement web. Préparez-vous à embrasser le pouvoir magique du code et à ouvrir la porte à des créations web extraordinaires.

Dans cet article, plongez dans une situation courante où des contacts d’entreprise, éparpillés dans un fichier Excel, doivent être transférés rapidement vers un téléphone. Avec un peu de magie Python, découvrez comment transformer un fichier de contacts en un format VCF prêt à l’emploi. Vous y trouverez une solution simple et rapide qui vous épargne les saisies manuelles et facilite la gestion de vos contacts.

Dans cet article, nous vous emmenons dans une aventure captivante autour d’un projet de prédiction d’éligibilité aux prêts bancaires. Grâce à la magie du machine learning (régression logistique et KNN) et à la création d’une plateforme web avec Flask, nous avons pu construire un outil pratique pour les administrateurs de banque. Découvrez comment nous avons intégré des modèles prédictifs, visualisé les données clients, et déployé le tout avec Docker pour une solution complète et accessible.