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Recherche d'information - Applications, modèles et algorithmes. Fouille de données, décisionnel et big data. Broché – 12 avril 2013

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Biographie de l'auteur

Massih-Reza Amini, professeur d'informatique à l'Université J. Fourier (Grenoble 1), est titulaire d'une thèse sur l'étude de nouveaux modèles statistiques pour la classification documentaire et le résumé de textes. Il est co-auteur de dizaines d'articles scientifiques parus parmi les revues les plus prestigieuses des domaines de l'apprentissage automatique et de la recherche d'information. Éric Gaussier, professeur d'informatique à l'Université J. Fourier (Grenoble dirige actuellement l'équipe AMA dont les recherches se situent en analyse de données, modélisation et apprentissage automatique. Il est directeur adjoint du laboratoire d'informatique de Grenoble, un des plus importants laboratoires d'informatique en France.

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Ce livre m'a permis d'une part de me convaincre d'implémenter un index inversé au lieu d'une recherche systématique, et ceci a boosté le temps de réponse de mon outil de recherche d'une manière inouïe.
D'autre part, cet ouvrage m'a permis de comprendre la plus-value d'outils de recherche disponibles publiquement et de me convaincre d'intégrer un outil du domaine public à une autre partie de mon outil de recherche.

Excellent donc en ce que l'implémentation d'un index inversé était simplement ce dont j'avais besoin (ni plus, ni moins)

Un regret: la partie consacrée aux outils de recherche du marché est extrêmement succincte, et la valeur ajoutée de ces outils nécessite de lire d'autres livres, avec plus ou moins de succès.

C'est donc un ouvrage pour ceux qui ont besoin de savoir comment sont implémentés (ce qu'il y a sous le capot) des outils de recherche ou qui ont des besoins uniques non couverts par les outils de recherche du marché.
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Format: Broché Achat vérifié
Comment les moteurs de recherche nous donnent des réponses pertinentes aux question en langage quotidien, et dans toutes le langues? Ce livre (quand même assez technique) fait le point sur la recherche d'information, les modèles utilisés et les algorithmes de base. Des exemples de logiciels libres (car auteurs universitaires) sont proposés. Des ouvertures sur les recherches sémantiques, les bases de données NoSQL et le big data permettent de comprendre les autres éléments de la chaine de traitement des données non structurées. S'adresse à un public averti: de nombreuses équations et des concepts statistiques. Première étape à lire avant de s'intéresser au big data et de plonger dans la révolution numérique. Broché solide.
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