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Introduction au Machine Learning - 2e éd.

  • Dunod

  • Paru le : 02/02/2022
Le machine learning (apprentissage automatique) est au coeur des data sciences et s'applique à une multitude de domaines tels que la reconnaissance des... > Lire la suite
18,99 €
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Le machine learning (apprentissage automatique) est au coeur des data sciences et s'applique à une multitude de domaines tels que la reconnaissance des visages par ordinateur, la traduction automatique d'une langue à l'autre, la conduite automobile automatique, la publicité ciblée, l'analyse des réseaux sociaux, le trading financier, ... Ce livre propose une introduction aux concepts et aux algorithmes qui fondent le machine learning.
Son objectif est de fournir au lecteur les outils pour :  - identifier les problèmes qui peuvent être résolus par du machine learning, - formaliser ces problèmes en termes de machine learning, - identifier quels sont les algorithmes appropriés et apprendre à les mettre en oeuvre, - savoir évaluer et comparer les performances de plusieurs algorithmes. Chaque chapitre est complété par des exercices corrigés.
Cette seconde édition a été complétée par de nouvelles méthodes comme le clustering spectral, le clustering par mélange de gaussiennes, et la réduction de dimension avec UMAP.

Fiche technique

  • Date de parution : 02/02/2022
  • Editeur : Dunod
  • Collection : InfoSup
  • ISBN : 978-2-10-084143-1
  • EAN : 9782100841431
  • Format : PDF
  • Nb. de pages : 272 pages
  • Caractéristiques du format PDF
    • Pages : 272
    • Taille : 11 106 Ko
    • Protection num. : Contenu protégé
    • Imprimable : 1 copie autorisée
    • Copier coller : Non Autorisé

À propos de l'auteur

Biographie de Chloé-Agathe Azencott

Chloé-Agathe Azencott est maîtresse de conférences au CBIO (Centre de bio-informatique) de Mines Paris, de l'Institut Curie et de l'INSERM. Elle enseigne le Machine Learning sur OpenClassrooms. Elle est la lauréate 2021 du prix de la Jeune ingénieure en intelligence artificielle.
Chloé-Agathe Azencott - Introduction au Machine Learning - 2e éd..
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