Sciences des données et apprentissage en grande dimension
Stephane Mallat - Collection Leçons inaugurales du Collège de France
Résumé
Chaire « sciences des données »
La performance des algorithmes d'analyse de données a fait un bond ces dernières années, non seulement grâce à l'augmentation des capacités de calcul et aux masses de données, mais aussi grâce à l'évolution rapide des algorithmes d'apprentissage, et par conséquent de l'intelligence artificielle.
L'analyse automatique des données numériques est devenue un enjeu industriel, sociétal et scientifique majeur. Les sciences des données développent des algorithmes capables d'apprendre, comme les réseaux de neurones, avec des données de grande dimension. Il est pour cela nécessaire de comprendre les principes de l'apprentissage, en faisant appel à de nombreuses branches des mathématiques dont les statistiques, l'analyse harmonique et la géométrie.
L'avis du libraire Eyrolles
L'auteur - Stephane Mallat
is an Associate Professor in the Computer Science
Department of the Courant institute of Mathematical
Sciences at New York University, and a Professor in the
Applied Mathematics Department at Ecole Polytechnique,
Paris, France. He has been a visiting Professor in the
Electrical Engineering Department at Massachusetts
Institute of Technology and in the Applied Mathematics
Department at the University of Tel Aviv. His research
interests include computer vision, signal processing and
diverse applications of wavelet transforms. Dr. Mallat
received the 1990 IEEE Signal Processing Society's paper
award, the 1993 Alfred Sloan fellowship in Mathematics, the
1997 Outstanding Achievement Award from the SPIE Optical
Engineering Society, and the 1997 Blaise Pascal Prize in
applied mathematics, from the French Academy of
Sciences.
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Caractéristiques techniques
| PAPIER | |
| Éditeur(s) | Fayard, Collège de France |
| Auteur(s) | Stephane Mallat |
| Collection | Leçons inaugurales du Collège de France |
| Parution | 26/09/2018 |
| Nb. de pages | 80 |
| Format | 19 x 12 |
| Couverture | Broché |
| Poids | 90g |
| Intérieur | Noir et Blanc |
| EAN13 | 9782213709734 |
| ISBN13 | 978-2-213-70973-4 |
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