Guide pratique du machine learning avec python

Chris Albon, Kyle Gallatin

437 pages, parution le 30/05/2024

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Résumé

Un livre indispensable à tous les programmeurs qui développent des applications de type machine learning.

L'intelligence artificielle est dorénavent au coeur de notre société, grace aux data scientists.
La data science consiste à traduire des problèmes de toute autre nature, en problèmes de modélisation quantitative, résolus par des algorithmes de traitement.
Ce livre est une référence pour tous les programmeurs ou chefs de projets travaillant dans le domaine de la data science et de l'IA.

Au programme :
Travailler avec les données en provenance de bases de données CSV, JSON et SQL
Les différentes type de données textes, images, dates et heures
L'apprentissage non supervisé et le préprocessing
Régression linéaire et logique
Processus de validation
Les machines à vecteurs de support (SVM)
Enregistrer et charger des modèles à partir de frameworks multiples

Caractéristiques techniques

	PAPIER
Éditeur(s)	First
Auteur(s)	Chris Albon, Kyle Gallatin
Parution	30/05/2024
Nb. de pages	437
Format	19.4 x 23.4
Couverture	Broché
Poids	820g
EAN13	9782412094433