Les processus stochastiques peuvent faire réussir ou échouer un modèle. Ce court épisode explique comment ils décrivent des variables aléatoires dans le temps et pourquoi ils sont essentiels pour prédire en environnement incertain, de la finance à la météo.Au programme :Chaînes de Markov et modèles de Markov cachés, capables de dépasser 90 % de précision en reconnaissance vocaleL’apprentissage par renforcement avec l’exemple d’un robot qui apprend à traverser un labyrintheLes réseaux bayésiens pour représenter l’incertitude, par exemple en diagnostic médicalLes modèles stochastiques en traitement du langage : saisie prédictive, traduction et chatbotsComment une modélisation stochastique robuste peut nettement améliorer les performancesPour toutes celles et ceux qui travaillent sur des projets de machine learning et veulent des modèles plus fiables.Cet épisode est une version française doublée par IA de la vidéo animée du M365 Show présentée par le Microsoft MVP Mirko Peters.▶ Voir la vidéo: https://youtu.be/izOXu56dzm0🎧 Plus d’épisodes: https://www.m365.fm🎤 M365Con – conférence Microsoft en ligne gratuite: https://m365con.net💼 Mirko Peters sur LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/m365showpodcast/

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