Apprentissage artificiel

Apprentissage artificiel

Deep learning, concepts et algorithmes

  • Nombre de pages : 912 pages
  • Date de parution : 17/05/2018  (3e édition)
  • EAN13 : 9782212675221

Un ouvrage de référence pour les ingénieurs et décideurs qui présente les concepts clés de l'intelligence artificielle et décrit de nombreux algorithmes utiles pour des applications.

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Résumé

Les programmes d'intelligence artificielle sont aujourd'hui capables de reconnaître des commandes vocales, d'analyser automatiquement des photos satellites, d'assister des experts pour prendre des décisions dans des environnements complexes et évolutifs (analyse de marchés financiers, diagnostics médicaux...), de fouiller d'immenses bases de données hétérogènes, telles les innombrables pages du Web...

Pour réaliser ces tâches, ils sont dotés de modules d'apprentissage leur permettant d'adapter leur comportement à des situations jamais rencontrées, ou d'extraire des lois à partir de bases de données d'exemples. Ce livre présente les concepts qui sous-tendent l'apprentissage artificiel, les algorithmes qui en découlent et certaines de leurs applications. Son objectif est de décrire un ensemble d'algorithmes utiles en tentant d'établir un cadre théorique pour l'ensemble des techniques regroupées sous ce terme "d'apprentissage artificiel".

La troisième édition de ce livre a été complètement réorganisée pour s'adapter aux évolutions très significatives de l'apprentissage artificiel ces dernières années. Une large place y est accordée aux techniques d'apprentissage profond et à de nouvelles applications, incluant le traitement de flux de données.

A qui s'adresse ce livre ?

Ce livre s'adresse tant aux décideurs et aux ingénieurs qui souhaitent mettre au point des applications qu'aux étudiants de niveau Master 1 et 2 et en école d'ingénieurs, qui souhaitent un ouvrage de référence sur ce domaine clé de l'intelligence artificielle.

Sommaire

  • Des machines apprenantes !
  • L'induction exploitant la structure de l'espace des hypothèses
  • L'induction par optimisation d'un critère inductif
  • L'induction par comparaison à des exemples (et par collaboration)
  • L'apprentissage descriptif
  • Apprentissage en environnement et non stationnaire
  • Aspects pratiques et suppléments
  • Annexes et bibliographie

Extraits

Caractéristiques

 PAPIERNUMERIQUE
Editeur(s)Eyrolles
Auteur(s)Antoine Cornuéjols - Laurent Miclet - Vincent Barra
Collection Algorithmes
Parution 17/05/2018 17/05/2018
Edition  3ème édition
Nb de pages 912 912
Format 17 x 23 -
CouvertureBroché-
Poids 1432 -
IntérieurNoir et Blanc-
Contenu- PDF
EAN13 9782212675221 9782212309232
ISBN13978-2-212-67522-1N/A

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