Le machine learning avec python - Sarah Guido , Andreas C. Muller - Librairie Eyrolles
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Le machine learning avec python
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Le machine learning avec python

Le machine learning avec python

La bible des data scientists

Sarah Guido, Andreas C. Muller

388 pages, parution le 15/02/2018

Résumé

Entrez de plain-pied dans le monde fascinant la data science

Vous aussi participez à la révolution qui ramène l'intelligence artificielle 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 se présente comme une référence pour tous les développeurs, statisticiens ou chefs de projets ayant à résoudre des problèmes liés à la data science.

Au programme :
Pourquoi utiliser le machine learning
Les différentes versions de Python
L'apprentissage non supervisé et le préprocessing
Représenter les données
Processus de validation
Algorithmes, chaînes et pipeline
Travailler avec des données de type texte
Du prototype à la production

Collection O'Reilly


L'avis du libraire Eyrolles

Toutes les étapes nécessaires pour développer une application de "machine learning" en Python sont énumérées. Vous pourrez ainsi concevoir par la suite vos propres machines en déployant votre imagination.

Avis des lecteurs

4 / 5

Note basée sur 1 commentaire (voir tous les commentaires)

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Commentaire de Roland K
publié le 24/04/2018
Acheteur vérifié

De quoi faire...

Après avoir jeté un premier coup d'oeil, je décide de prendre mon temps pour exploiter la richesse du contenu. C'est en tout cas le livre que je cherchais depuis quelque temps déjà. Mais je suis trop novice pour prétendre émettre un avis sur le contenu proprement dit, pas avant quelques semaines.

Caractéristiques techniques

  PAPIER NUMERIQUE
Éditeur(s) First
Auteur(s) Sarah Guido, Andreas C. Muller
Parution 15/02/2018 04/10/2018
Nb. de pages 388 -
Format 19.2 x 23.2 -
Couverture Broché -
Poids 792g -
Intérieur Noir et Blanc -
Contenu - ePub
EAN13 9782412034460 9782412037010
ISBN13 978-2-412-03446-0 -

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