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Apprentissage machine: De la théorie à la pratique - Concepts fondamentaux en Machine Learning par [Massih-Reza, Amini]

Apprentissage machine: De la théorie à la pratique - Concepts fondamentaux en Machine Learning [Print Replica] Format Kindle

3.0 étoiles sur 5 2 commentaires client

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Description du produit

Présentation de l'éditeur

Apprentissage machine et intelligence artificielle

L'apprentissage machine est l'un des domaines phares de l'intelligence artificielle. Il concerne l'étude et le développement de modèles quantitatifs permettant à un ordinateur d'accomplir des tâches sans qu'il soit explicitement programmé à les faire. Apprendre dans ce contexte revient à reconnaître des formes complexes et à prendre des décisions intelligentes. Compte tenu de toutes les entrées existantes, la complexité pour y arriver réside dans le fait que l'ensemble des décisions possibles est généralement très difficile à énumérer. Les algorithmes en apprentissage machine ont par conséquent été conçus dans le but d'acquérir de la connaissance sur le problème à traiter en se basant sur un ensemble de données limitées issues de ce problème.

Un ouvrage de référence

Cet ouvrage présente les fondements scientifiques de la théorie de l'apprentissage supervisé, les algorithmes les plus répandus développés suivant ce domaine ainsi que les deux cadres de l'apprentissage semi-supervisé et de l'ordonnancement, à un niveau accessible aux étudiants de master et aux élèves ingénieurs. Nous avons eu ici le souci de fournir un exposé cohérent reliant la théorie aux algorithmes développés dans cette sphère. Mais cette étude ne se limite pas à présenter ces fondements, vous trouverez ainsi quelques programmes des algorithmes classiques proposés dans ce manuscrit, écrits en langage C (langage à la fois simple et populaire), et à destination des lecteurs qui cherchent à connaître le fonctionnement de ces modèles désignés parfois comme des boîtes noires.

À qui s'adresse ce livre ?

  • Aux élèves ingénieurs, étudiants de master et doctorants en mathématiques appliquées, algorithmique, recherche opérationnelle, gestion de production, aide à la décision.
  • Aux ingénieurs, enseignants-chercheurs, informaticiens, industriels, économistes et décideurs ayant à résoudre des problèmes de classification, de partitionnement et d'ordonnancement à large échelle.

Biographie de l'auteur

Massih-Reza Amini, professeur d'informatique à l'université/. Fourier (Grenobleest titulaire d'une thèse sur l'étude de nouveaux cadres et modèles d'apprentissage statistiques pour les nouvelles applications émergentes issues d'lnternet. Il est coauteur de dizaines d'articles scientifiques parus parmi les revues les plus prestigieuses des domaines de l'apprentissage automatique et de la recherche d'information. Il est également coauteur, avec Eric Gaussier, de Recherche d'information publié aux éditions Eyrolles.

Détails sur le produit

  • Format : Format Kindle
  • Taille du fichier : 8911 KB
  • Nombre de pages de l'édition imprimée : 272 pages
  • Editeur : Eyrolles; Édition : 1 (19 février 2015)
  • Vendu par : Amazon Media EU S.à r.l.
  • Langue : Français
  • ASIN: B00TRNYFG6
  • Word Wise: Non activé
  • Composition améliorée: Non activé
  • Moyenne des commentaires client : 3.0 étoiles sur 5 2 commentaires client
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Meilleurs commentaires des clients

le 27 octobre 2016
Format: Broché
0Commentaire| 3 personnes ont trouvé cela utile. Ce commentaire vous a-t-il été utile ? Signaler un abus
le 11 octobre 2015
Format: Format Kindle|Achat vérifié
0Commentaire| 6 personnes ont trouvé cela utile. Ce commentaire vous a-t-il été utile ? Signaler un abus

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