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Machine learning

Librairie Eyrolles - Paris 5e
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Machine learning

Machine learning

Programmes libres (GPLv3) essentiels au développement de solutions Big Data

- Collection Algorithmes

308 pages, parution le 18/06/2020 (2eme édition)

Résumé

Machine Learning et intelligence artificielle

Le Machine Learning est l'un des domaines de l'intelligence artificielle qui a pour but de concevoir des programmes qui ne sont pas explicitement codés pour s'acquitter d'une tâche particulière. Les concepts de ce domaine sont fondés sur la logique inférentielle et tentent de dégager des règles générales à partir d'un nombre fini d'observations.

Un ouvrage de référence

Cet ouvrage présente les fondements scientifiques de la théorie de l'apprentissage supervisé, les algorithmes les plus répandus développés suivant ce domaine ainsi que les deux cadres de l'apprentissage semi-supervisé et de l'ordonnancement, à un niveau accessible aux étudiants de master et aux élèves ingénieurs.

La première édition, connue sous le nom Apprentissage machine, fut traduite en chinois par les éditions iTuring. Dans cette deuxième édition, un nouveau chapitre est dédié au Deep Learning, sur les réseaux de neurones artificiels, et nous avons réorganisé les autres chapitres pour un exposé cohérent reliant la théorie aux algorithmes développés dans cette sphère.

Vous trouverez également dans cette édition quelques programmes des algorithmes classiques, écrits en langages Python et C (langages à la fois simples et populaires), et à destination des lecteurs qui souhaitent connaître le fonctionnement de ces modèles désignés parfois comme des boites noires. Ces programmes libres (GPLv3) essentiels au développement de solutions big data sont déposés progressivement sur ce gitlab (https://gricad- gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/aminima/machine-learning-tools).

À qui s'adresse ce livre ?

  • Aux élèves ingénieurs, étudiants de master et doctorants en mathématiques appliquées, algorithmique, recherche opérationnelle, gestion de production, aide à la décision.
  • Aux ingénieurs, enseignants-chercheurs, informaticiens, industriels, économistes et décideurs ayant à résoudre des problèmes de classification, de partitionnement et d'ordonnancement à large échelle.

L'avis du libraire

Une édition enrichie de programmes et d'algorithmes pour relier la théorie et la pratique.

L'auteur Massih-Reza Amini

Massih-Reza Amini, professeur d'informatique à l'université Grenoble Alpes (UGA), est titulaire d'une thèse sur l'étude de nouveaux cadres et modèles d'apprentissage statistiques pour les nouvelles applications émergentes issues d'Internet.

Il est co-auteur de plus d'une centaine d'articles scientifiques parus parmi les actes de conférences et de revues les plus prestigieux des domaines de l'apprentissage automatique et de la recherche d'information. Il est également co-auteur des ouvrages Recherche d'information et Data science parus aux éditions Eyrolles.

Autres livres de Massih-Reza Amini

Sommaire

  • Principes de bas en apprentissage supervisé
  • Bornes de généralisation dépendantes des données
  • Algorithme d'optimisation à direction de descente
  • Deep learning
  • Séparateurs à Vaste Marge
  • Boosting
  • Apprentissage semi-supervisé
  • Apprentissage de fonctions d'ordonnancement
  • A. Rappels de probabilités
  • B. Codes programmes
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Caractéristiques techniques du livre "Machine learning"

  PAPIER NUMERIQUE
Éditeur(s) Eyrolles
Auteur(s) Massih-Reza Amini
Collection Algorithmes
Parution 18/06/2020 25/03/2020
Édition  2eme édition
Nb. de pages 308 328
Format 19 x 23 -
Couverture Broché -
Poids 672g -
Intérieur Noir et Blanc -
Contenu - PDF
EAN13 9782212679472 9782212308266
ISBN13 978-2-212-67947-2 N/A

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