Introduction au machine learning

Introduction au machine learning

  • Nombre de pages : 256 pages
  • Date de parution : 12/09/2018 
  • EAN13 : 9782100780808

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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.

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

Extraits

Caractéristiques

 PAPIER
Editeur(s)Dunod
Auteur(s)Chloé-Agathe Azencott
Collection Info sup
Parution 12/09/2018
Edition  1ère édition
Nb de pages 256
Format 17 x 24
CouvertureBroché
Poids 465
IntérieurNoir et Blanc
EAN13 9782100780808
ISBN13 978-2-10-078080-8

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