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Machine Learning
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Librairie Eyrolles - Paris 5e
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Machine Learning

Machine Learning

Implémentation en Python avec Scikit-learn

Virginie Mathivet - Collection Expert IT

325 pages, parution le 13/10/2021

Résumé

Ce livre présente à des personnes non Data Scientists, et sans connaissances particulières en mathématiques, la méthodologie du Machine Learning, ses concepts et l'implémentation de ceux-ci en Python.

Il commence par une présentation du Machine Learning puis de la méthode CRISP où chaque phase est détaillée avec les différentes étapes.

Les premiers chapitres s'intéressent donc aux phases de Data Understanding (ou compréhension des données) et de Data Preparation (préparation des données). Dans le premier sont présentés des analyses statistiques de datasets, que cela soit sous forme numérique ou graphique. Dans le deuxième sont vues les principales techniques utilisées pour la préparation des données, avec leur rôle et des conseils sur leur utilisation.

Ensuite, plusieurs chapitres sont dédiés chacun à une tâche de Machine Learning : ·
La classification ; ·
La régression, avec le cas particulier de la prédiction ; ·
Le clustering et plus globalement l'apprentissage non supervisé.

Pour chaque tâche qui est présentée sont successivement détaillés les critères d'évaluation, les concepts derrière les principaux algorithmes puis leur implémentation avec Scikit-Learn.

Pour illustrer les différents chapitres, les techniques et algorithmes présentés sont appliqués sur des datasets souvent utilisés : Iris (classification de fleurs), Boston (prévision de prix de vente d'appartements) et Titanic (prévision de la chance de survie des passagers du bateau).

Le code Python est commenté et disponible en téléchargement (sous la forme de notebooks Jupyter) sur le site www.editions-eni.fr.

L'auteur - Virginie Mathivet

Après un diplôme d'ingénieur INSA et un DEA "Documents, Images et Systèmes d'Informations Communicants", Virginie Mathivet a fait une thèse de doctorat au sein du laboratoire LIRIS, en Intelligence Artificielle, plus précisément sur les algorithmes génétiques et les réseaux de neurones. Après avoir enseigné l'intelligence artificielle, la robotique et des matières liées au développement pendant plus de 10 ans, elle est aujourd'hui directrice de la R&D chez TeamWork.

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Caractéristiques techniques

  PAPIER
Éditeur(s) Eni
Auteur(s) Virginie Mathivet
Collection Expert IT
Parution 13/10/2021
Nb. de pages 325
Format 18 x 22
Couverture Broché
Poids 527g
Intérieur Noir et Blanc
EAN13 9782409032516
ISBN13 978-2-409-03251-6

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