MaxiMarket faces challenges in optimizing retail promotions due to unpredictable sales outcomes and stockouts. By implementing reinforcement learning (RL) through a Q-Learning algorithm, it automates real-time promotional decisions that enhance sales while maintaining profit margins. This innovation led to an 18% sales increase and improved inventory management. Introduction: The Challenge …
MaxiMarket rencontre des défis dans l’optimisation de ses promotions en grande distribution en raison de l’imprévisibilité des ventes et des ruptures de stock. En mettant en place l’apprentissage par renforcement (RL) via un algorithme de Q-Learning, l’entreprise automatise les décisions promotionnelles en temps réel, augmentant ainsi les ventes tout en …
Artificial Intelligence (AI) significantly influences various sectors, utilizing Machine Learning (ML) and Deep Learning. It comprises supervised, unsupervised, and reinforcement learning, alongside essential algorithms and libraries like Scikit-learn and TensorFlow. Understanding these elements demystifies AI and enables everyone to leverage its capabilities effectively in practical applications.
L’intelligence artificielle (IA) joue un rôle crucial dans divers domaines comme le cinéma, le marketing et l’automatisation des entreprises. Cet article examine les principes fondamentaux de l’IA, y compris le Machine Learning et le Deep Learning, ainsi que les outils et techniques essentiels pour développer et déployer des modèles IA …
NumPy is a vital Python library for numerical computing, enabling manipulation of large arrays and matrices. This tutorial covers creating arrays, exploring attributes, indexing, reshaping, performing basic operations, and aggregating data. Additionally, it highlights broadcasting, advanced functions, and saving/loading arrays. For detailed usage, refer to the official documentation.
NumPy est une bibliothèque essentielle pour le calcul numérique en Python, permettant de manipuler des tableaux et matrices avec diverses fonctions mathématiques. Ce tutoriel couvre la création et la manipulation d’arrays, l’indexation, le reshaping, les opérations de base, l’agrégation de données, la comparaison, le broadcasting, et le chargement.
This tutorial introduces Pandas, a Python library essential for data manipulation and analysis. It covers setup, creating DataFrames, exploring data, selecting and indexing, cleaning, sorting, aggregating, visualizing, and exporting data. This foundational guide invites experimentation and further exploration of Pandas for diverse data scenarios.
Pandas est une bibliothèque Python populaire pour la manipulation de données. Ce tutoriel introduit les bases de Pandas, notamment la création de DataFrames, l’exploration de données, la sélection, le nettoyage, le tri, l’agrégation, la visualisation et l’exportation. Il encourage l’expérimentation et l’exploration des fonctionnalités de Pandas.
Scikit-Learn is a crucial Python library for machine learning, offering tools to build, evaluate models, and manage data. This tutorial discusses key steps, including importing the library, loading datasets, training and evaluating models, and optimizing hyperparameters. Utilize the official documentation for further exploration and advanced techniques.
Scikit-Learn est une bibliothèque Python essentielle pour le machine learning, offrant des outils pour construire et évaluer des modèles. Ce guide présente les étapes clés pour son utilisation, incluant l’importation de la bibliothèque, le chargement de données, le prétraitement, l’entraînement et l’évaluation de modèles, ainsi que l’optimisation des hyperparamètres.
Ce site utilise des cookies pour améliorer votre expérience de navigation. En poursuivant votre visite, vous acceptez l'utilisation de ces cookies. Vous pouvez gérer vos préférences à tout moment dans les paramètres de votre navigateur. Accepter En Savoir Plus