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Quand l'achat de publicité
devient une science

La start-up Scibids promet aux annonceurs d'améliorer le retour sur investissement de leurs dépenses publicitaires sur internet. Ses algorithmes d'achat, à base de machine learning, optimisent automatiquement les conditions de diffusion des bannières publicitaires. 

ET TOUJOURS...
Processeurs, IoT, automates industriels... : extension du domaine de la lutte. 
Décryptage des multiples menaces du cyberespaces et de leurs évolutions. 
Entretien avec Gilles Babinet, vice-président du Conseil nationale du numérique, dont la finalité est d'éclairer les pouvoirs publics sur les enjeux de l'économie numérique. 
 
 
LA DÉFINITION DE LA SEMAINE

T-SNE

L'algorithme de réduction de dimensionnait appelé t-distributed stochastique neighbor embedding (t-SNE) est un algorithme d'apprentissage non supervisé. Développé par Laurent van der Maaten et Geoffroy Hinton, il permet d'analyser des données décrites dans des espaces à forte dimensionnalité (via un grand nombre de descripteurs) pour les représenter dans des espaces à deux ou trois dimensions. Cet algorithme est très utilisé car il facilite la visualisation de données ayant beaucoup de descripteurs. 

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