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Vous voulez en savoir plus sur l'économétrie en grande dimension et la sélection de variable? Ce billet est fait pour vous. Les situations de “grande dimension”, c'est-à-dire lorsque l'on souhaite estimer un grand nombre de paramètres relativement à la taille de l'échantillon disponible et où les méthodes économétriques traditionnelles sont mises en défaut, apparaissent dans une large variété de domaines:

Ce billet présente une sélection d'ouvrages de référence et de ressources pédagogiques pour le Machine Learning. Les grands “classiques” Pour commencer, voici quelques ouvrages de référence (en anglais), tous disponibles gratuitement, pour bien comprendre et approfondir les différentes méthodes de Machine Learning :

A la découverte de Google Cloud Plateform Grâce à notre groupe Spyrales, j'ai pu découvir quelques arcanes de Google Cloud Plateform. En effet, nous avons pu suivre quelques formations qui furent les bienvenues et je conseille à toutes celles et tous ceux qui veulent se lancer de regarder les vidéos des formations déjà effectuées, c'est simple, clair, et pour ma part cela a beaucoup débroussaillé la jungle des services offerts par la plateforme.

La plateforme Onyxia dispose d'une toute nouvelle rubrique Formations (https://spyrales.sspcloud.fr/trainings). Cet article présente la démarche pour référencer un nouveau contenu de formation ainsi qu'une méthode de réalisation de tutoriel interactif.