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🖥️ Comment révolutionner le compute en IA | La vision de ZML par Steeve Morin

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Intro

Ce chapitre discute des notions de 'training' et d'inférence en intelligence artificielle à travers une analogie accessible. Il aborde le processus d'entraînement d'un modèle, l'ajustement des poids, et la phase d'inférence pour appliquer le modèle à de nouvelles données, tout en soulignant l'importance de la puissance de calcul.

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