Machine learning et deep learning : des bases à la conception avancée d'algorithmes : exemples en Python et en JavaScript
Ce livre s adresse à toute personne qui désire mieux comprendre et utiliser les algorithmes pour améliorer sa pratique de la programmation, et acquérir une compréhension de base des domaines du Machine Learning et du Deep Learning. L auteur commence par parler de logique pour aider le lecteur dans s...
Enregistré dans:
| Hovedforfatter: | |
|---|---|
| Format: | Livre numérique |
| Sprog: | Français |
| Udgivet: |
St-Herblain :
Editions ENI
2021.
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| Serier: | Ressources Informatiques
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| Fag: | |
| Online adgang: | Accès Université d'Orléans |
| Kommentar: |
Édition du 01 juillet 2021 Description d'après la consultation, 2022-06-27 La pagination de l'édition imprimée correspondante est : 283 p. ENI (ebooks) |
| Autres localisations: | Voir dans le Sudoc |
| Edition sous un autre format: | • Machine learning et deep learning, des bases à la conception avancée d'algorithmes, exemples en Python et en JavaScript, [Patrick Wampé], 2021, St Herblain, Éditions ENI, 1 vol. (283 p.), Ressources informatiques, 978-2-409-02760-4 |
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| 256 | |a Type de ressource électronique : données textuelles et illustrations sur pages HTML | ||
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| 504 | |a Index | ||
| 506 | |a Accès en ligne réservé aux établissements ou bibliothèques ayant souscrit l abonnement | ||
| 520 | |a Ce livre s adresse à toute personne qui désire mieux comprendre et utiliser les algorithmes pour améliorer sa pratique de la programmation, et acquérir une compréhension de base des domaines du Machine Learning et du Deep Learning. L auteur commence par parler de logique pour aider le lecteur dans sa compréhension des algorithmes classiques et des règles de programmation. Il sera ainsi armé pour étudier les bases propres à tout langage de programmation : les variables, les opérateurs, les conditions, les boucles, les fonctions Dans la suite du livre, l auteur détaille ce qui fait la spécificité, l intérêt et la puissance des algorithmes dits intelligents, dédiés au Machine Learning ou au Deep Learning. Il donne au lecteur des exemples d applications modernes et montre comment les utiliser concrètement dans des programmes informatiques. La plupart des algorithmes de ce livre sont traduits en Python et en JavaScript. Les sources, directement utilisables, sont disponibles en téléchargement sur le site www.editions-eni.fr | ||
| 650 | |a Apprentissage automatique | ||
| 650 | |a Apprentissage profond | ||
| 650 | |a Python (langage de programmation) | ||
| 650 | |a JavaScript (langage de programmation) | ||
| 650 | |a Guides pratiques | ||
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