
Apprentissage par la machine
Thema UYQM


ML System Design: From Prototype to Production
Conception de systèmes de ML : du prototype à la production

![[ИАД, весна 2026] Введение в машинное обучение. Лекция 2: Градиентная оптимизация и линейные модели](https://i.ytimg.com/vi/qOymLJG9qTM/sddefault.jpg)
[ИАД, весна 2026] Введение в машинное обучение. Лекция 2: Градиентная оптимизация и линейные модели
[ИАД, printemps 2026] Introduction à l'apprentissage automatique. Conférence 2 : Optimisation de gradient et modèles linéaires

Tutorial: Incentives for Collaborative Learning and Data Sharing, Part II
Tutoriel : Incitations à l'apprentissage collaboratif et au partage de données, Partie II


Enyata x Interswitch Buildathon AMA (ML Lagos)


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[ИАД, весна 2026] Introduction à l'apprentissage automatique. Conférence 1 : Méthode scientifique et fondamentaux de l'apprentissage automatique

SaaSpocalypse, Large Tabular Model, RLVR en dominios abiertos
SaaSpocalypse, Large Tabular Model, RLVR sur des domaines ouverts



AI Just Built Its Own Deep Learning Engine… And It Actually Works
L'IA vient de créer son propre moteur d'apprentissage profond… et ça marche vraiment !

Leveraging AI Knowledge Distillation for Deployable Cybersecurity Defense Systems by Mahdi Rabbani
Exploiter la distillation des connaissances en IA pour des systèmes de défense en cybersécurité déployables par Mahdi Rabbani

Let’s Stop Leaving Money on the Table | Richard M. Karp Distinguished Lecture
Arrêtons de laisser passer des opportunités | Richard M. Karp Distinguished Lecture

AlphaMissense: predicción del impacto funcional de mutaciones missense en proteínas mediante IA
AlphaMissense: prédiction de l'impact fonctionnel des mutations faux-sens dans les protéines par IA


Claude Code : le guide complet pour les non-devs
![[JC] Machine Learning Interatomic Potentials](https://i.ytimg.com/vi/Zq17u3Mt3TY/maxresdefault.jpg)
[JC] Machine Learning Interatomic Potentials
[JC] Potentiels interatomiques d'apprentissage automatique

Qing Qu - Understanding Generalization of Deep Generative Models based on Low-dimensional Structures
Qing Qu - Comprendre la généralisation des modèles génératifs profonds basés sur des structures de basse dimension
![[Generative AI in Urdu/Hindi] Lecture 8: Embeddings: maths, negative sampling, best practices, bias](https://i.ytimg.com/vi/KVb15f8RWjI/maxresdefault.jpg)
[Generative AI in Urdu/Hindi] Lecture 8: Embeddings: maths, negative sampling, best practices, bias
[IA générative en ourdou/hindi] Leçon 8 : Plongements : mathématiques, échantillonnage négatif, bonnes pratiques, biais

Cai Zhou: Coevolutionary Continuous Discrete DLMs, Semantic Scale Prediction via Hierarchical DLMs
Cai Zhou : DLM continus discrets coévolutifs, prédiction d'échelle sémantique via des DLM hiérarchiques

Let's train Vision Language Models (VLM) from scratch using just Text-Only LLMs!
Entraînons des modèles de langage visuel (VLM) à partir de zéro en utilisant uniquement des LLM de texte seul !
![[Generative AI in Urdu/Hindi] Lecture 7: Embeddings (cont.) - Word2vec, Skipgram, CBOW](https://i.ytimg.com/vi/NNHDsSmJbic/maxresdefault.jpg)
[Generative AI in Urdu/Hindi] Lecture 7: Embeddings (cont.) - Word2vec, Skipgram, CBOW
[IA générative en ourdou/hindi] Leçon 7 : Embeddings (suite) - Word2vec, Skipgram, CBOW



Chinas New AI Kimi K2.5 Shocks DeepSeek and Silicon Valley Labs
La nouvelle intelligence artificielle chinoise Kimi K2.5 choque DeepSeek et Silicon Valley Labs

Lec 5: Optimization for supervised models
Lec 5: Optimisation pour les modèles supervisés

Microsoft Just Dropped New AI That Makes Decisions Better Than Humans
Microsoft vient de dévoiler une nouvelle IA qui prend de meilleures décisions que les humains.




Ultra-Fast Language Generation || Hybrid twinning using PBDW and DeepONet || Jan 16, 2026
Génération de langage ultra-rapide || Jumelage hybride utilisant PBDW et DeepONet || 16 janvier 2026




Claude Code is Better at n8n than I am (Beginner's Guide)
Claude Code est meilleur que moi en n8n (Guide du débutant)

