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Sciences des données et apprentissage en grande dimension

Librairie Eyrolles - Paris 5e
Disponible en magasin

Sciences des données et apprentissage en grande dimension

Sciences des données et apprentissage en grande dimension

Stephane Mallat - Collection Leçons inaugurales du Collège de France

80 pages, parution le 19/09/2018

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

Une analyse pour comprendre les enjeux du traitement de données collectées faisant intervenir des algorithmes d’apprentissage et l’intelligence artificielle.

L'auteur - Stephane Mallat

Stéphane 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.

Stéphane Mallat a été professeur de mathématiques appliquées à l'université de New York, à l'Ecole polytechnique et à l'Ecole normale supérieure. Dans les années 2000, il a cofondé et dirigé une start-up de traitement d'images. Il est professeur au Collège de France depuis mai 2017, titulaire de la chaire « Sciences des données ».

Caractéristiques techniques

  PAPIER NUMERIQUE
Éditeur(s) Fayard, Collège de France
Auteur(s) Stephane Mallat
Collection Leçons inaugurales du Collège de France
Parution 19/09/2018 01/01/1970
Nb. de pages 80 80
Format 19 x 12 -
Couverture Broché -
Poids 90g -
Intérieur Noir et Blanc -
Contenu - ePub
EAN13 9782213709734 9782213713687
ISBN13 978-2-213-70973-4 -

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