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Deep learning avec Keras et TensorFlow

Mise en oeuvre et cas concrets

Aurélien Géron - Collection Les beaux livres du savoir

350 pages, parution le 22/05/2020

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Résumé

Cet ouvrage, conçu pour tous ceux qui souhaitent s'initier au deep learning (apprentissage profond), est la traduction de la deuxième partie du best-seller américain Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow (2e édition).
Le deep learning est récent et il évolue vite. Ce livre en présente les principales techniques : les réseaux de neurones profonds, capables de modéliser toutes sortes de données, les réseaux de convolution, capables de classifier des images, les segmenter et découvrir les objets ou personnes qui s'y trouvent, les réseaux récurrents, capables de gérer des séquences telles que des phrases, des séries temporelles, ou encore des vidéos, les autoencodeurs qui peuvent découvrir toutes sortes de structures dans des données, de façon non supervisée, et enfin le reinforcement learning (apprentissage par renforcement) qui permet de découvrir automatiquement les meilleures actions pour effectuer une tâche (par exemple un robot qui apprend à marcher).
Ce livre présente TensorFlow, le framework de deep learning créé par Google. Il est accompagné de notebooks Jupyter qui contiennent tous les exemples de code du livre, afin que le lecteur puisse facilement tester et faire tourner les programmes.
Il complète un premier livre du même auteur intitulé Machine Learning avec Scikit-Learn.

L'auteur - Aurélien Géron

Aurélien Géron est consultant en Machine Learning. Il a travaillé chez Google de 2013 à 2016, où il dirigeait l'équipe de classification automatique des vidéos sur YouTube. Auparavant, il a créé et développé Wifirst, aujourd'hui l'un des leaders de l'Internet sans fil en France, ainsi que la société de conseil Polyconseil. Il a également enseigné en écoles d'ingénieurs.

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Avis des lecteurs

5 / 5

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Commentaire de Théo R
publié le 03/06/2020 Acheteur vérifié

Très bien !

Ce livre s'adresse à un public avec de bonnes bases en maths. J'aurais préféré quelques illustrations ou exemples supplémentaires dans certains cas. Par ailleurs je trouve dommage que les bouts de code ont également été traduit.

Caractéristiques techniques

	PAPIER	NUMERIQUE
Éditeur(s)	Dunod
Auteur(s)	Aurélien Géron
Collection	Les beaux livres du savoir
Parution	22/05/2020	01/01/1970
Nb. de pages	350	360
Format	17,5 x 25	-
Couverture	Broché	-
Poids	1145g	-
Intérieur	Noir et Blanc	-
Contenu	-	PDF
EAN13	9782100790661	9782100805020