Nous clôturons un mois encore une fois chargé, durant lequel nous avons publié de nombreux articles sur des sujets à la fois nouveaux et fondamentaux : des mathématiques pour les ingénieurs en apprentissage automatique aux aspects internes du protocole de contexte de modèle (Model Context Protocol). Découvrez nos articles les plus lus en mai, ceux que notre communauté a trouvés particulièrement utiles, applicables et stimulants. Si cette lecture vous inspire à partager vos propres travaux, n'hésitez pas à envoyer votre contribution. Ce mois-ci, notre programme de paiements aux auteurs a été simplifié, rendant la démarche encore plus attractive. Comment apprendre les mathématiques nécessaires à l'apprentissage automatique Personne ne résiste à une bonne feuille de route. C'est précisément ce qu'offre Egor Howell dans sa guide d'action pour les praticiens de l'apprentissage automatique (ML). Il présente les meilleures stratégies et ressources pour acquérir une solide compréhension en algèbre linéaire, statistiques et calcul. Introduction aux modèles linguistiques de grandes dimensions (LLM) pour les débutants Ce mois-ci, nous avons eu le plaisir de publier un autre guide exceptionnel, rédigé par Alessandra Costa. Elle offre une introduction accessible aux concepts tels que RAG (Retrieval-Augmented Generation), le calibrage des modèles (fine-tuning), et les agents, idéale pour les novices dans ce domaine. Héritage : Un concept essentiel des ingénieurs logiciels que les scientifiques des données doivent connaître Dans le même esprit de développer des compétences fondamentales, Benjamin Lee a fourni un exposé complet sur l'héritage, un concept de programmation crucial pour la réussite en science des données. Autres highlights de mai Explorez nos autres articles populaires et largement diffamés du mois dernier, qui couvrent des sujets variés comme le génie des données, les données de santé, et la prévision des séries temporelles. Nouveaux auteurs à découvrir Chaque mois, nous accueillons avec enthousiasme un nouveau groupe d'experts en Data Science, apprentissage automatique et IA. Ne manquez pas les contributions de nos auteurs récemment arrivés. Nous apprécions énormément de publier les travaux de nouveaux auteurs, qu'il s'agisse de tutoriels détaillés, de réflexions théoriques ou de comptes-rendus de projets passionnants liés à nos thèmes principaux. Vous avez quelque chose à partager ? Contactez-nous, nous serions ravis de vous lire. Abonnez-vous à notre lettre d'information Pour recevoir chaque semaine une sélection d'articles de qualité et les dernières actualités de notre communauté, abonnez-vous à notre lettre d'information "The Variable".