Le machine learning pour les nuls
Plongez au coeur de l'intelligence arficielle et de la data science Vous aussi participez à la révolution qui ramène l'intelligence artificielle au coeur de notre société, grace à la data scince et au machine learning. La data science consiste à traduire des problèmes de toute autre nature...
Gorde:
| Egile Nagusiak: | , |
|---|---|
| Beste egile batzuk: | |
| Formatua: | Livre papier |
| Hizkuntza: | Français |
| Argitaratua: |
Paris :
First Interactive
DL 2019.
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| Saila: | Pour les nuls
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| Gaiak: | |
| Oharra: |
La couv. porte en plus : "Le big data", "Coder en R avec RStudio", "Python et Anaconda", "Les modèles linéaires et les réseaux de neurones", "Les machines à vecteurs de support" |
| Autres localisations: | Voir dans le Sudoc |
| LEADER | 03869nam a22003137a 4500 | ||
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| 100 | 1 | |a Mueller, John Paul, |d 1958- | |
| 245 | 1 | 0 | |a Le machine learning pour les nuls |c John Paul Mueller, Luca Massaron ; [traduction, Daniel Rougé]. |
| 260 | |a Paris : |b First Interactive, |c DL 2019. | ||
| 300 | |a 1 vol. (XIII-482 p.) : |b ill., couv. ill. en coul. ; |c 24 cm. | ||
| 490 | 0 | |a Pour les nuls | |
| 500 | |a La couv. porte en plus : "Le big data", "Coder en R avec RStudio", "Python et Anaconda", "Les modèles linéaires et les réseaux de neurones", "Les machines à vecteurs de support" | ||
| 504 | |a Notes webogr. Index | ||
| 505 | 0 | |a Partie 1 : Découvrir comment les machines apprennent -- 1. La véritable histoire de l'intelligence atificielle (IA) -- 2. L'apprentissage à l'ère du big data -- 3. Jeter un regard vers l'avenir -- Partie 2 : Préparer vos outils pour l'apprentissage automatique -- 4. Installer une distribution R -- 5. Coder en R à l'aide de RStudio -- 6. Installer une distribution Python -- 7. Coder en Python avec Anaconda -- 8. Explorer d'autres outils d'apprentissage automatique -- Partie 3 : Débuter avec les bases mathématiques de l'apprentissage automatique -- 9. Démystifier les mathématiques derrière l'apprentissage automatique -- 10. Descendre la bonne courbe -- 11. Valider l'apprentissage automatique -- 12. Débuter avec des apprenants simples -- Partie 4 : Apprendre du big data (avec intelligence) -- 13. Prétraiter les données -- 14. Tirer parti de la similarité -- 15. Travailler avec des modèles linéaires, la méthode facile -- 16. Un monde de complexité avec les réseaux de neurones -- 17. Aller plus loin avec les machines à vecteurs de support -- 18. Recourir à des ensembles d'apprenants -- Partie 5 : Appliquer l'apprentissage automatique à des problèmes du monde réel -- 19. Classifier des images -- 20. Noter les opinions et les sentiments -- 21. Recommander des produits et des films -- Partie 6 : Les dix commandements -- 22. Dix modules d'apprentissage automatique à maîtriser -- 23. Dix façons d'améliorer vos modèles d'apprentissage automatique | |
| 520 | |a Plongez au coeur de l'intelligence arficielle et de la data science Vous aussi participez à la révolution qui ramène l'intelligence artificielle au coeur de notre société, grace à la data scince et au machine learning. La data science consiste à traduire des problèmes de toute autre nature, en problèmes de modélisation quantitative, résolus par des algorithmes de traitement. Ce livre va vous faire découvrir tous les ingrédients qui font du machine learning l'outil indispensable du développement d'applications liées à l'intelligence artificielle. Au programme de ce livre : Découvrez toutes les applications du quotidien qui utilisent le machine learning Apprenez les langages du machine learning : Python et R, afin de vous adresser aux machines qui effectueront des traitements sur les données Apprenez à coder en R avec R studio Apprenez à coder en Python en utilisant Anaconda | ||
| 630 | |a R |n logiciel | ||
| 650 | |a Python (langage de programmation) | ||
| 650 | |a Intelligence artificielle | ||
| 650 | |a Apprentissage automatique | ||
| 700 | 1 | |a Massaron, Luca. |4 aut | |
| 700 | 1 | |a Rougé, Daniel, |d 1952-2020. |4 trl | |
| 765 | 0 | |t Machine learning for dummies® | |
| 997 | |0 779695 |1 Livre papier |a Ressource papier |c 0/Orléans/ |c 1/Orléans/BU Sciences, Technologies, STAPS/ |z Orléans, BU Sciences, Technologies, STAPS, 006.31 MUE |z Orléans, BU Sciences, Technologies, STAPS, 006.31 MUE |z Orléans, BU Sciences, Technologies, STAPS, 006.31 MUE |z Orléans, BU Sciences, Technologies, STAPS, 006.31 MUE | ||