Ressources Logiciel d'apprentissage automatique
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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
L'ingestion de données déplace les données de diverses sources vers un site cible pour analyse. Apprenez-en plus sur ses types, cas d'utilisation et avantages.
par Sagar Joshi
La reconnaissance optique de caractères (OCR) est un processus technologique permettant de récupérer du texte lisible par machine à partir d'une image. Apprenez-en plus sur ses types et ses applications.
par Sagar Joshi
L'exploration de texte transforme automatiquement les données textuelles non structurées en données structurées facilement analysables. Apprenez-en plus sur ses techniques et applications.
par Kelly Fiorini
La recherche par faisceau est un algorithme de recherche heuristique qui utilise le nœud prometteur dans un ensemble limité pour explorer un graphe. Apprenez son importance et ses différentes variantes.
par Sudipto Paul
Qu'est-ce que l'apprentissage automatique et pourquoi est-il important en tant que fonctionnalité logicielle ? Notre guide G2 peut vous aider à comprendre l'apprentissage automatique et les logiciels populaires avec des fonctionnalités d'apprentissage automatique.
par Anthony Orso
Discussions Logiciel d'apprentissage automatique
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Question sur : Qlik Predict
Comment créer une connexion Google Big Query ?Mes données sont stockées dans Google Big Query, comment puis-je connecter mes données à Kraken ?
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Google Big Query Requirements:
Configuring Kraken to connect to Google Big Query will require that a service account be set up that has access to the datasets and tables you would like to use for predictive analytics. You will also need to generate a key in JSON format to authenticate using the Service Account.
For more information on service accounts and how to generate your credentials, refer to the Google Cloud Platform documentation:
- Understanding Service Accounts: https://cloud.google.com/iam/docs/service-accounts
- Generating a Service Account credential: https://cloud.google.com/storage/docs/authentication#generating-a-private-key
Adding a new Big Query Data Provider in Kraken:
- Log in to Kraken
- Click on the Menu in the top right corner
- Select Manage Data
- Click on the Google Big Query Data Provider Card
- Click Choose File and browse to where you downloaded your key file when setting up the Service Account in Google Cloud Platform. The key should be in JSON format
- Click Connect
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Question sur : Qlik Predict
Comment créer une connexion Looker ?Nous utilisons Looker comme notre plateforme BI, comment puis-je connecter ces données à Kraken ?
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Exigences de Looker :
La configuration de Kraken pour se connecter à votre environnement Looker nécessite la génération d'une clé API avant de créer un fournisseur de données dans Kraken. Kraken nécessitera également le mot de passe pour l'utilisateur qui a un accès en écriture à la base de données Scratch que vous avez configurée dans vos paramètres de connexion Looker.
Une fois connecté, Looker listera les visualisations de tables de votre espace personnel dans Looker. Kraken filtre automatiquement tous les Looks qui n'utilisent pas la même connexion que vous avez configurée dans le fournisseur de données. Si vous avez plusieurs connexions configurées dans Looker, un fournisseur de données distinct devra être créé dans Kraken pour chaque base de données Scratch que vous avez configurée dans Looker.
Kraken prend actuellement en charge les bases de données Scratch suivantes pour l'écriture :
- Redshift
- MySQL
Les instructions pour générer une clé API Looker pouvant être utilisée avec Kraken se trouvent à : https://docs.looker.com/admin-options/settings/users#api3_keys
Connexion à l'API Looker :
Port : Le port par défaut pour les instances Looker est 19999 mais peut être modifié dans votre configuration Looker. Vérifiez auprès de votre administrateur Looker si vous ne connaissez pas le port utilisé par votre instance Looker.
Domaine : Le domaine de votre instance Looker. Par exemple : Si l'URL de votre instance Looker est https://mycompany.looker.com, votre domaine serait mycompany
ID client : Cela peut être généré sur la page Utilisateurs dans la section Admin de votre instance Looker.
Secret client : Cela peut être généré sur la page Utilisateurs dans la section Admin de votre instance Looker.
Connexion à votre base de données Scratch Looker :
REMARQUE : Afin de renvoyer les prédictions à un endroit pouvant être intégré à vos tableaux de bord Looker, Kraken nécessite un accès en lecture/écriture à la base de données Scratch Looker qui est configurée dans votre connexion Looker.
Mot de passe de la base de données : C'est le mot de passe qui peut être utilisé pour se connecter à la base de données que Looker utilise pour créer des tables dérivées persistantes.
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Question sur : Qlik Predict
Comment créer une connexion Tableau ?Nous utilisons Tableau comme notre plateforme BI, comment puis-je connecter ces données à Kraken ?
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Exigences pour Tableau :
Configurer Kraken pour se connecter à votre serveur Tableau ou Tableau Online vous permettra de synchroniser les prédictions au format natif Hyper de Tableau.
Quelques éléments à prendre en compte lors de la connexion à Tableau Server ou Tableau Online :
- Le connecteur Tableau est une connexion en ÉCRITURE SEULE. Vous devez avoir un autre fournisseur de données connecté dans Kraken pour extraire des données à utiliser dans la création d'un projet
- Les fichiers Hyper seront disponibles dans Tableau en tant que nouvelle source de données
Ajout d'une nouvelle connexion Tableau dans Kraken :
- Connectez-vous à Kraken
- Cliquez sur le menu dans le coin supérieur droit
- Sélectionnez Gérer les données
- Cliquez sur la carte du fournisseur de données Tableau
URL du serveur Tableau : L'URL de votre serveur Tableau. Exemple : https://tableau.myserver.com
Site : Le site du serveur Tableau auquel vous souhaitez que Kraken se connecte
Nom d'utilisateur : Le nom d'utilisateur que vous utilisez pour vous connecter à Tableau Server
Mot de passe : Le mot de passe utilisé pour authentifier votre utilisateur Tableau
REMARQUE : Après vous être connecté à votre serveur Tableau, assurez-vous de configurer également une deuxième connexion à votre source de données principale. Pour plus d'informations sur les connexions possibles avec Kraken, consultez notre documentation sur les fournisseurs de données : https://support.bigsquid.com/hc/en-us/sections/115000802333-Connecting-to-Data-Providers
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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
