November 2024
Intermediate to advanced
392 pages
10h 47m
French
Content preview from Intelligence économique alimentée par l'IA
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O’Reilly covers everything we've got, with content to help us build a world-class technology community, upgrade the capabilities and competencies of our teams, and improve overall team performance as well as their engagement.I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.
Chapitre 4. Le prototypage
Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : translation-feedback@oreilly.com
À présent, tu devrais enfin avoir suffisamment de connaissances théoriques de base pour mettre la main à la pâte avec quelques cas d'utilisation de l'IA. Dans ce chapitre, tu apprendras à utiliser une technique de prototypage empruntée à la gestion des produits pour créer et mettre en pratique rapidement des cas d'utilisation de ML et valider tes hypothèses sur la faisabilité et l'impact.
N'oublie pas que notre objectif est de savoir rapidement si notre idée alimentée par l'IA crée de la valeur et si nous sommes en mesure de construire une première version de la solution sans perdre trop de temps ou d'autres ressources. Ce chapitre te présentera non seulement les concepts théoriques sur le prototypage, mais aussi les outils concrets que nous allons utiliser dans les exemples tout au long de ce livre.
Qu'est-ce qu'un prototype et pourquoi est-il important ?
Il faut se rendre à l'évidence : la plupart des projets de ML échouent. Et ce n'est pas parce que la plupart des projets sont sous-financés ou manquent de talent (bien que ce soit aussi des problèmes courants).
La principale raison pour laquelle les projets de ML échouent est l'incroyable incertitude qui les entoure : les exigences, la portée de la solution, l'acceptation par les utilisateurs, l'infrastructure, les considérations juridiques et, surtout, la qualité du résultat ...
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O’Reilly covers everything we've got, with content to help us build a world-class technology community, upgrade the capabilities and competencies of our teams, and improve overall team performance as well as their engagement.Julian F.
I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.Addison B.
I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.Amir M.
I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.