Deep learning avec Keras et TensorFlow : mise en œuvre et cas concrets
L'objectif de cet ouvrage est de vous expliquer les concepts fondamentaux du Deep Learning et de vous montrer, grâce à de nombreux exemples de code accessibles en ligne, comment les mettre en pratique. La 3e édition de cet ouvrage de référence, très remaniée, tient compte des récentes avancées....
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| Tác giả chính: | |
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| Tác giả khác: | , |
| Định dạng: | Livre papier |
| Ngôn ngữ: | Français |
| Được phát hành: |
Malakoff :
Dunod
DL 2024.
|
| Phiên bản: | 3e édition. |
| Những chủ đề: | |
| Chú thích: |
Traduction de la seconde partie du best-seller "Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras and TensorFlow" |
| Autres localisations: | Voir dans le Sudoc |
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| 100 | 1 | |a Géron, Aurélien, |d 19..-...., |c développeur informatique. | |
| 245 | 1 | 0 | |a Deep learning avec Keras et TensorFlow : |b mise en œuvre et cas concrets |c Aurélien Géron ; traduction de l'anglais par Hervé Soulard ; actualisation par Anne Bohy. |
| 250 | |a 3e édition. | ||
| 260 | |a Malakoff : |b Dunod, |c DL 2024. | ||
| 300 | |a 1 volume (XIV-610 pages) : |b illustrations, graphiques, couverture illustrée en couleurs ; |c 24 cm. | ||
| 500 | |a Traduction de la seconde partie du best-seller "Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras and TensorFlow" | ||
| 504 | |a Notes bibliographiques et liste de sites internet. Index | ||
| 505 | 0 | |a Chapitre 1. Les fondamentaux du Machine Learning -- Chapitre 2. Introduction aux réseaux de neurones artificiels avec Keras -- Chapitre 3. Entraînement de réseaux de neurones profonds -- Chapitre 4. Modèles personnalisés et entraînement avec TensorFlow -- Chapitre 5. Chargement et prétraitement de données avec TensorFlow -- Chapitre 6. Vision par ordinateur et réseaux de neurones convolutifs -- Chapitre 7. Traitement des séquences avec des RNN et des CNN -- Chapitre 8. Traitement automatique du langage naturel avec les RNN et les attentions -- Chapitre 9. Autoencodeurs, GAN et modèles de diffusion -- Chapitre 10. Apprentissage par renforcement -- Chapitre 11. Entraînement et déploiement à grande échelle de modèles TensorFlow | |
| 520 | |a L'objectif de cet ouvrage est de vous expliquer les concepts fondamentaux du Deep Learning et de vous montrer, grâce à de nombreux exemples de code accessibles en ligne, comment les mettre en pratique. La 3e édition de cet ouvrage de référence, très remaniée, tient compte des récentes avancées. Construire et entraîner de nombreuses architectures de réseaux de neurones pour classification et régression à l'aide de Keras et TensorFlow 2. Découvrir les mécanismes d'attention, les grands modèles de langage (LLM) tels que GPT-4, les réseaux antagonistes génératifs (GAN), les modèles de diffusion tels que DALL-E 2, la détection d'objets, la segmentation sémantique, etc. Explorer Keras, l'API officielle de haut niveau pour TensorFlow 2, désormais compatible également avec PyTorch et JAX. Entraîner de grands modèles à l'aide de TF Data, de l'API de stratégies de distribution, de TF Serving, de Keras Tuner, ou encore de la bibliothèque Transformers de Hugging Face. Passer à l'échelle supérieure sur la plateforme Google Vertex Al, ou déployer sur des appareils mobiles. Créer des agents d'apprentissage autonomes avec l'apprentissage par renforcement profond | ||
| 630 | |a TensorFlow |n logiciel | ||
| 650 | |a Apprentissage profond | ||
| 650 | |a Interfaces de programmation d'applications | ||
| 650 | |a Réseaux neuronaux (informatique) | ||
| 650 | |a Python (langage de programmation) | ||
| 700 | 1 | |a Soulard, Hervé, |d 19..- |4 trl | |
| 700 | 1 | |a Bohy, Anne. |4 trl | |
| 765 | 0 | |t Hands-on machine learning with Scikit-Learn, Keras and TensorFlow |e 3rd edition |d C 2023 | |
| 997 | |0 1192888 |1 Livre papier |a Ressource papier |c 0/Orléans/ |c 1/Orléans/BU Sciences, Technologies, STAPS/ |z Orléans, BU Sciences, Technologies, STAPS, 006.31 GER |z Orléans, BU Sciences, Technologies, STAPS, 006.31 GER | ||