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Ce blog, destiné aux data scientist, recense les didacticiels pour Tanagra. Ils sont organisés en catégories. On dispose des fonctionnalités de recherche par mots-clés. Chaque article est accompagné d'un texte de présentation, d'une liste de mots-clés, des liens vers les données et l'article (pdf), et une bibliographie. Pour certains (catégorie « Tanagra et les autres »), nous montrons comment faire avec d’autres logiciels libres (Knime, R, Python, Sipina) ou commerciaux (Spad). La vie est faite de bizarreries qui m’étonnent toujours. A mes débuts dans l’enseignement, les étudiants étaient très curieux de savoir ce qu’étaient ces fameux réseaux de neurones qui leur paraissaient tant mystérieux. Faute de disposer d’outils simples à utiliser (au milieu des années 90), je l’avais programmé dans SIPINA et j’avais monté un cours dessus, en me focalisant sur l’an*lyse prédictive avec le perceptron, simple et multicouche. Au fil des années, d’autres approches sont devenues plus populaires (oui, même dans le domaine scientifique, ça existe), les SVM (suppport vector machine) ou encore les technologies bagging, random forest, boosting. L’intérêt des étudiants s’étant délité, j’ai rangé au placard ma séance consacrée au perceptron dans mon cours de machine learning (qui s’appelait data mining à l’époque, conséquence d’un autre phénomène de mode aussi). Puis est venue la vague du de*p learning. Les étudiants sont revenus à la charge. J’ai cru à une blague tout d’abord quand j’ai lu les premiers articles qui en parlaient. Ils s’agiraient de réseaux avec plusieurs couches pour faire de l’apprentissage profond. Ah bon ? Ce n’est pas ce que l’on avait avec les perceptrons ? Et ce depuis bien longtemps déjà ! Pas*é ce premier instant de scepticisme, je me suis dit que cet engouement devait reposer sur des bases quand même un peu plus solides, et j’ai un peu creusé l’affaire. Je me suis rendu compte qu’il y avait matière à proposer des choses intéressantes dans mes enseignements. Je suis