Ressources Logiciel d'apprentissage automatique
ArticlesetTermes du glossaireetDiscussionsetRapports pour approfondir vos connaissances sur Logiciel d'apprentissage automatique
Les pages de ressources sont conçues pour vous donner une vue d'ensemble des informations que nous avons sur des catégories spécifiques. Vous trouverez articles de nos expertsetdéfinitions de fonctionnalitésetdiscussions d'utilisateurs comme vousetrapports basés sur des données sectorielles.
Articles Logiciel d'apprentissage automatique
Qu'est-ce que l'annotation d'image ? Types, cas d'utilisation et plus
Que ce soit dans l'industrie B2B ou B2C, la course pour progresser dans le domaine de l'intelligence artificielle est en effervescence avec des techniques de vision par ordinateur comme l'annotation d'images.
par Holly Landis
Apprentissage supervisé vs. non supervisé : différences expliquées
Avec la progression des inventions avancées en apprentissage automatique, des stratégies comme l'apprentissage supervisé et non supervisé circulent davantage sur le marché.
par Alyssa Towns
Qu'est-ce que les embeddings vectoriels ? Explorez leur rôle dans les modèles d'IA.
Les embeddings vectoriels sont des représentations numériques de données qui aident les ordinateurs à mieux comprendre ces données et leurs représentations. Ils sont comme une transformation des mots en un code spécial et unique composé de chiffres.
par Sagar Joshi
Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ? Avantages et applications uniques
Imaginez un monde où les ordinateurs peuvent apprendre et s'adapter par eux-mêmes. Ne se contentant plus de faire uniquement ce que nous les programmons à faire, les machines seront capables de comprendre, d'analyser et même de prédire le comportement des gens. Ce n'est pas juste un rêve ; c'est une réalité vers laquelle nous nous dirigeons rapidement.Dans le monde actuel rempli d'informations, la quantité de données peut être écrasante. Bien qu'il soit facile de collecter des données, le véritable défi est de trouver des informations utiles parmi toutes ces données. C'est là que l'apprentissage automatique entre en jeu.
par Amal Joby
Qu'est-ce qu'une machine à vecteurs de support ? Comment elle classe les objets
Vladimir N. Vapnik a développé les algorithmes de machine à vecteurs de support (SVM) pour aborder les problèmes de classification dans les années 1990. Ces algorithmes trouvent un hyperplan optimal, qui est une ligne dans un plan 2D ou 3D, entre deux catégories de données pour les distinguer.
par Sagar Joshi
Extraction de caractéristiques : comment faciliter le traitement des données
L'extraction de caractéristiques extrait les informations les plus utiles d'une grande quantité de données. Elle vous aide à comprendre des données brutes écrasantes qui peuvent être difficiles à manipuler, surtout dans les applications d'apprentissage automatique.
par Sagar Joshi
Qu'est-ce que le traitement d'image ? Exemples, types et avantages
Nous voyons des milliers d'images chaque jour, en ligne et dans le monde réel. Il est probable que les images aient été modifiées d'une manière ou d'une autre avant d'être diffusées dans la nature.
par Holly Landis
Qu'est-ce que l'intelligence artificielle (IA) ? Types, définition et exemples
Souviens-toi de Sophia, l'humanoïde qui est apparue dans l'émission de fin de soirée avec Jimmy Fallon ?
par Amal Joby
Qu'est-ce que TinyML ? Une brève introduction et ses avantages
Lorsque vous entendez le mot apprentissage automatique (ML), imaginez-vous instantanément une grande salle de serveurs, transpirant abondamment, pour traiter d'énormes volumes de données ?
par Amal Joby
Qu'est-ce que le data mining ? Comment ça fonctionne, techniques et exemples
Brittany Kaiser, ancienne directrice du développement commercial de Cambridge Analytica, a déclaré dans The Great Hack de Netflix que les données sont désormais plus précieuses que le pétrole.
par Mara Calvello
Qu'est-ce que l'intelligence générale artificielle (IGA) ? L'avenir est ici
L'intelligence artificielle générale (IAG) pourrait être la meilleure ou la pire chose qui nous soit jamais arrivée.
par Amal Joby
50 statistiques sur les véhicules autonomes qui vont vous rendre fou en 2024
Laissez votre voiture se conduire elle-même jusqu'à vous.
par Aayushi Sanghavi
Réclamez la tranquillité d'esprit : Décodez le travail des experts en assurance
Comme le dit le proverbe, « Quand la vie te donne des citrons, fais de la limonade », nous trouvons souvent des moyens de tirer le meilleur parti des situations difficiles.
par Devyani Mehta
Tendances de l'IA en 2023 : une IA moins chère et plus facile à utiliser à la rescousse
Ce post fait partie de la série sur les tendances numériques 2023 de G2. Lisez-en plus sur la perspective de G2 concernant les tendances de la transformation numérique dans une introduction d'Emily Malis Greathouse, directrice de la recherche de marché, et une couverture supplémentaire sur les tendances identifiées par les analystes de G2.
par Matthew Miller
AWS re:Invent 2021 Récapitulatif : Une perspective G2
Après presque une année remplie d'événements exclusivement virtuels, Amazon Web Services (AWS) a organisé la conférence d'apprentissage, AWS re:Invent 2021, du 29 novembre au 3 décembre 2021. Plusieurs annonces impactant le cloud, l'informatique, le réseau, les bases de données et l'apprentissage automatique ont été faites.
par Amal Joby
Démocratiser l'IA avec des plateformes de machine learning à faible code et sans code
Maîtriser l'apprentissage automatique (ML) n'est pas facile.
par Amal Joby
Qu'est-ce que la modélisation statistique ? Quand et où l'utiliser
Vous pouvez interpréter les données de plusieurs manières.
par Sagar Joshi
Informatique quantique : mythe ou réalité ?
L'informatique classique a parcouru un long chemin, passant de la résolution de problèmes mathématiques simples à l'utilisation de ressources supplémentaires pour résoudre des tâches très complexes. Cependant, les limitations de l'informatique classique l'empêchent de résoudre les défis beaucoup plus complexes auxquels le monde est confronté aujourd'hui, et c'est là que l'informatique quantique intervient.
par Preethica Furtado
Tendances 2021 dans le développement de logiciels
Ce post fait partie de la série sur les tendances numériques 2021 de G2. Lisez-en plus sur la perspective de G2 concernant les tendances de la transformation numérique dans une introduction de Michael Fauscette, directeur de la recherche chez G2, et Tom Pringle, vice-président de la recherche de marché, ainsi qu'une couverture supplémentaire sur les tendances identifiées par les analystes de G2.
par Adam Crivello
Tendances 2021 en comptabilité et finance
Ce post fait partie de la série sur les tendances numériques 2021 de G2. Lisez-en plus sur la perspective de G2 concernant les tendances de la transformation numérique dans une introduction de Michael Fauscette, directeur de la recherche chez G2, et Tom Pringle, vice-président de la recherche de marché, ainsi qu'une couverture supplémentaire sur les tendances identifiées par les analystes de G2.
par Nathan Calabrese
Le rôle de l'intelligence artificielle dans la comptabilité
La comptabilité est l'un des départements les plus importants, mais aussi les plus intimidants et coûteux dans presque toutes les entreprises.
Les comptables supervisent toutes les opérations financières d'une entreprise pour l'aider à fonctionner de manière fluide et efficace. Cela inclut la préparation et l'analyse des états financiers (par exemple, flux de trésorerie, compte de résultat, bilan), le paiement des impôts à temps, et la tenue du grand livre général (GL) des entreprises. Toutes ces tâches nécessitent une grande interaction humaine qui prend du temps et de l'argent ; peu importe à quel point un employé peut être prudent, il y a toujours un risque d'erreur humaine, qui pourrait s'amplifier et entraîner des résultats financiers dévastateurs à l'avenir.
par Nathan Calabrese
Quand les plateformes se heurtent, l'analyse évolue
Dans le domaine de la technologie d'entreprise, l'évolution apparemment sans fin des insights basés sur les données se poursuit à un rythme soutenu - mais quand cela s'arrêtera-t-il ?
par Tom Pringle
Les entreprises technologiques comblant le fossé entre l'IA et l'automatisation
L'automatisation et l'intelligence artificielle (IA) sont des outils importants et interconnectés qui aident les organisations à rationaliser leurs processus et à ajouter de l'intelligence à leurs flux de travail. Ils permettent aux entreprises d'atteindre leurs objectifs organisationnels en automatisant les processus commerciaux, ce qui leur permet d'augmenter l'efficacité et de s'adapter à de nouvelles procédures commerciales.
par Matthew Miller
Comment la conception générative soutient la durabilité
Il y a environ sept ans, l'impression 3D était très en vogue. Pendant quelques mois, voire des années, c'était l'une des technologies les plus discutées sur le marché, avec le potentiel de véritablement révolutionner notre façon de fabriquer.
par Michael Gigante
Techniques de fouille de données dont vous avez besoin pour débloquer des insights de qualité
Dans l'espace de travail technologique en pleine croissance d'aujourd'hui, les entreprises disposent de plus de données que jamais auparavant.
par Mara Calvello
La boîte à outils de données : le domaine en expansion de l'IA et de l'analytique
Robots tueurs. Humanoïdes menaçants. Robo-apocalypses et robots maléfiques prenant le contrôle du monde. (Je plaisante.)
par Matthew Miller
Qu'est-ce que le malware sans fichier et comment les attaques se produisent-elles ?
Les attaques de logiciels malveillants sans fichier sont en augmentation, car de plus en plus de pirates les utilisent pour dissimuler leurs activités néfastes. Ces menaces exploitent les applications existantes et approuvées d'un ordinateur ainsi que sa puissance de calcul contre lui-même. C'est ce que les professionnels de la sécurité appellent des menaces « vivre de la terre ».
par Aaron Walker
L'IA dans la Fintech : Cas d'utilisation et impact
L'intelligence artificielle (IA) s'est avérée utile pour les institutions de services financiers de multiples façons. De la détection des charges potentiellement frauduleuses à l'automatisation des processus complexes de crédit et de prêt, la fintech alimentée par l'IA s'est révélée inestimable lorsqu'il s'agit de créer de la valeur en interne pour les institutions de services financiers.
par Patrick Szakiel
5 exemples astucieux de l'utilisation de l'apprentissage automatique aujourd'hui
Si vous avez utilisé Google, Spotify ou Uber la semaine dernière, vous avez interagi avec des produits qui utilisent l'apprentissage automatique.
par Devin Pickell
Quel est l'avenir de l'apprentissage automatique ? Nous avons demandé à 5 experts.
Oubliez ce que vous avez pu entendre. L'apprentissage automatique n'est pas un nouveau concept ou une étude à ses débuts.
par Devin Pickell
Termes du glossaire Logiciel d'apprentissage automatique
Discussions Logiciel d'apprentissage automatique
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Question sur : Qlik Predict
Réponse à l'incident - PersonnelQue pouvez-vous me dire sur la réponse aux incidents - Personnel ?
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Vérifications des antécédents :
Nous effectuons des vérifications des antécédents (dans la mesure permise par la loi) et des vérifications de références avant l'intégration d'un nouvel employé.
Accès aux données :
Un nombre limité d'employés ont accès aux données des clients et n'accèdent à ces données qu'à la demande du client.
Accords de confidentialité :
Tous les employés, contractants et agents signent un accord de confidentialité avant de commencer à travailler.
Formation à la sensibilisation à la sécurité :
Tout le personnel suit une formation à la sensibilisation à la sécurité.
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Question sur : Qlik Predict
Sécurité des applicationsPouvez-vous m'expliquer votre sécurité des applications ?
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Données :
Kraken est une application multi-locataire avec les données logiquement séparées entre les comptes. Les données d'un compte ne peuvent pas être accessibles depuis un autre compte, ni être partagées.
L'accès aux données est uniquement disponible pour les utilisateurs ayant un rôle approprié dans le compte.
Chiffrement :
Toutes les données sont chiffrées au repos en utilisant le système de gestion des clés AWS (« AWS KMS »). Cela utilise la norme de chiffrement AES-256.
Authentification :
Tous les mots de passe sont salés et chiffrés avant d'être stockés dans la base de données. Nous ne pouvons pas voir ce qu'est un mot de passe, donc s'il est oublié, il devra être réinitialisé par l'utilisateur.
Journal d'audit :
L'application dispose d'un journal d'audit qui peut être utilisé à la fois pour la sécurité et la conformité.
Analyse statique :
Tout le code subit une analyse statique à chaque enregistrement dans le dépôt.
Tests de pénétration :
Des tests de pénétration (tests de pénétration) sont effectués annuellement. Les problèmes identifiés sont corrigés en fonction de l'évaluation des risques du test et le test de pénétration est refait pour confirmer que les problèmes ont été résolus.
DKIM/DMARC/SPF :
Tous les e-mails envoyés depuis le domaine Big Squid sont signés en utilisant à la fois DKIM et SPF. Un enregistrement DMARC est également disponible pour les serveurs de réception de courrier.
Séparation des environnements :
Les environnements de production, de staging et de développement sont physiquement et logiquement séparés. L'environnement de staging est une réplique de l'environnement de production mais est physiquement isolé de l'environnement de production. Le développement est effectué sur des machines locales.
QA & Tests :
À la fois l'assurance qualité automatisée (« QA ») et la QA manuelle. La QA automatisée consiste en des tests unitaires, d'intégration et d'acceptation. Ceux-ci sont exécutés à chaque déploiement.
La QA manuelle est effectuée sur chaque correction de bug et nouvelle fonctionnalité avant d'être fusionnée dans une version.
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Question sur : Qlik Predict
Sécurité des réseaux et de l'infrastructurePouvez-vous m'expliquer votre sécurité réseau et infrastructure ?
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Hébergement :
Kraken est hébergé sur Amazon Web Service (AWS) dans la région de Virginie du Nord. Les détails complets sur les mesures de sécurité AWS peuvent être trouvés ici : https://d1.awsstatic.com/whitepapers/Security/AWS_Security_Whitepaper.pdf
Sécurité physique :
Pour les détails complets de la sécurité physique d'AWS, voir : https://aws.amazon.com/compliance/data-center/data-centers/
Chiffrement :
Toutes les données sont chiffrées en transit à la fois au sein du réseau Kraken et entre vous et l'application en utilisant TLS/SSL. Le chiffrement est basé sur des clés RSA de 256 bits.
Pare-feux :
Des pare-feux existent à la fois au niveau du réseau via le cloud privé virtuel (« VPC ») et sur chaque hôte. Le VPC sert à isoler les serveurs Kraken du reste du réseau AWS.
Les groupes de sécurité AWS (« AWS SG ») et les listes de contrôle d'accès VPC (« VPC ALC ») fournissent des politiques de contenu à la fois entrantes, sortantes et internes.
Journal d'audit :
Les actions et performances de l'infrastructure sont enregistrées et disponibles à des fins d'audit, de sécurité et de conformité. Diverses alertes sont configurées sur la journalisation afin de fournir une réponse rapide aux incidents.
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Rapports Logiciel d'apprentissage automatique
Mid-Market Grid® Report for Machine Learning
Spring 2026
Rapport G2 : Grid® Report
Grid® Report for Machine Learning
Spring 2026
Rapport G2 : Grid® Report
Enterprise Grid® Report for Machine Learning
Spring 2026
Rapport G2 : Grid® Report
Momentum Grid® Report for Machine Learning
Spring 2026
Rapport G2 : Momentum Grid® Report
Small-Business Grid® Report for Machine Learning
Spring 2026
Rapport G2 : Grid® Report
Enterprise Grid® Report for Machine Learning
Winter 2026
Rapport G2 : Grid® Report
Small-Business Grid® Report for Machine Learning
Winter 2026
Rapport G2 : Grid® Report
Mid-Market Grid® Report for Machine Learning
Winter 2026
Rapport G2 : Grid® Report
Grid® Report for Machine Learning
Winter 2026
Rapport G2 : Grid® Report
Momentum Grid® Report for Machine Learning
Winter 2026
Rapport G2 : Momentum Grid® Report



































