Introduction au machine learning

Chloé-Agathe Azencott - Collection Info sup

256 pages, parution le 12/09/2018

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Résumé

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 les algorithmes appropriés et les mettre en oeuvre,
savoir évaluer et comparer les performances de plusieurs algorithmes.

Chaque chapitre est complété par des exercices corrigés.

Extrait du livre

L'auteur - Chloé-Agathe Azencott

Chloé-Agathe Azencott. Maître de conférences à MINES ParisTech. Chargée de recherche au CBIO (Centre de bio-informatique) de MINES ParisTech, de l'Institut Curie et de l'INSERM. Enseignante à CentraleSupélec.

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Sommaire

Qu'est-ce que le machine learning ?
Apprentissage supervisé
Sélection de modèles et évaluation
Inférence bayésienne
Régressions paramétriques
Régularisation
Réseaux de neurones artificiels
Méthodes des plus proches voisins
Arbres et forêts
Machines à vecteurs de support
Réduction de dimension
Clustering

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Caractéristiques techniques

	PAPIER
Éditeur(s)	Dunod
Auteur(s)	Chloé-Agathe Azencott
Collection	Info sup
Parution	12/09/2018
Nb. de pages	256
Format	17 x 24
Couverture	Broché
Poids	465g
Intérieur	Noir et Blanc
EAN13	9782100780808
ISBN13	978-2-10-078080-8