Introduction au machine learning

Introduction au machine learning

À propos

Le machine learning (apprentissage automatique) est au coeur des data sciences et s'applique à une multitude de domaines tels que la reconnaissance des visages par ordinateur, la traduction automatique d'une langue à l'autre, la conduite automobile automatique, la publicité ciblée, l'analyse des réseaux sociaux, le trading financier, ... Ce livre propose une introduction aux concepts et aux algorithmes qui fondent le machine learning. Son objectif est de fournir au lecteur les outils pour : - identifier les problèmes qui peuvent être résolus par du machine learning, - formaliser ces problèmes en termes de machine learning, - identifier les algorithmes appropriés et les mettre en oeuvre, - savoir évaluer et comparer les performances de plusieurs algorithmes. Chaque chapitre est complété par des exercices corrigés.

Sommaire

Qu'est-ce que le machine learning ? Apprentissage supervisé. Sélection de modèles et évaluation. Inférence bayésienne. Régressions paramétriques. Régularisation. Réseaux de neurones artificiels. Méthodes des plus proches voisins. Arbres et forêts. Machines à vecteurs de support. Réduction de dimension. Clustering.

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Rayons : Sciences & Techniques > Mathématiques > Mathématiques appliquées > Informatique théorique / Mathématiques discrètes

  • EAN

    9782100801534

  • Disponibilité

    Disponible

  • Nombre de pages

    240 Pages

  • Longueur

    24 cm

  • Largeur

    17 cm

  • Épaisseur

    2 cm

  • Poids

    468 g

  • Distributeur

    Hachette

  • Support principal

    Grand format

Infos supplémentaires : Broché  

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