Développer des applications machine learning
"Acquérez les compétences nécessaires pour concevoir, construire et déployer des applications fondées sur l'apprentissage automatique (ou ML, pour machine learning). Au cours de ce livre pratique, vous construirez un exemple d'application, en allant de l'idée initiale au produit...
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| প্রধান লেখক: | |
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| অন্যান্য লেখক: | |
| বিন্যাস: | Livre papier |
| ভাষা: | Français |
| প্রকাশিত: |
Paris :
First interactive
DL 2020.
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| বিষয়গুলি: | |
| টীকা: |
Sur la page de titre, mention de l'éditeur de l'édition originale : O'Reilly La couv. porte en plus : "De l'idée au produit fini" |
| Autres localisations: | Voir dans le Sudoc |
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| 020 | |a 9782412058022 (br.) : |c 29,95 EUR | ||
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| 100 | 1 | |a Ameisen, Emmanuel. | |
| 245 | 1 | 0 | |a Développer des applications machine learning |c Emmanuel Ameisen ; [traduction de l'anglais Daniel Rougé]. |
| 260 | |a Paris : |b First interactive, |c DL 2020. | ||
| 300 | |a 1 vol. (XVI-257 p.) : |b ill., couv. ill. en coul. ; |c 25 cm. | ||
| 500 | |a Sur la page de titre, mention de l'éditeur de l'édition originale : O'Reilly | ||
| 500 | |a La couv. porte en plus : "De l'idée au produit fini" | ||
| 504 | |a Notes webogr. Index | ||
| 505 | 0 | |a 1, Du produit au ML -- 2, Créer un plan -- 3, Construire un pipeline fonctionnel -- 4, Construire votre premier pipeline de bout en bout -- 5, Acquérir un jeu de données initial -- 6, Itérer sur les modèles -- 7, Entraîner et évaluer votre modèle -- 8, Déboguer vos problèmes de ML -- 9, Utilisation des classifieurs pour des recommandations de rédaction -- 10, Déployer et surveiller -- 11, Considérations lors du déploiement des modèles -- 12, Choisir votre option de déploiement -- 13, Protéger les modèles -- 14, Monitoring et mise à jour des modèles | |
| 520 | |a "Acquérez les compétences nécessaires pour concevoir, construire et déployer des applications fondées sur l'apprentissage automatique (ou ML, pour machine learning). Au cours de ce livre pratique, vous construirez un exemple d'application, en allant de l'idée initiale au produit déployé. Que vous soyez spécialiste des données, ingénieur logiciel ou encore chef de produit, aussi bien professionnel expérimenté que novice, vous apprendrez pas à pas les outils, les meilleures pratiques dans ce domaine, ainsi que les défis liés à la création d'une application ML du monde réel. L'auteur, data scientist expérimenté qui a dirigé un programme d'éducation sur le ML, explique les concepts du ML par la pratique en utilisant des extraits de code, des illustrations, des captures d'écran et des entretiens avec des experts. La première partie vous explique comment planifier une application ML et en mesurer la réussite. La deuxième partie apprend à construire un modèle de ML fonctionnel. La troisième partie vise à améliorer le modèle jusqu'à ce qu'il corresponde totalement à votre vision initiale. La quatrième partie couvre les stratégies de déploiement et de monitoring. Définissez l'objectif fixé pour votre produit et configurez un problème d'apprentissage automatique. Construisez rapidement votre premier pipeline de bout en bout et acquérez un jeu de données initial. Entraînez et évaluez vos modèles de ML, et attaquez-vous aux goulets d'étranglement des performances. Déployez et monitorez vos modèles dans un environnement de production."[Source : 4e de couv.] | ||
| 650 | |a Apprentissage automatique | ||
| 650 | |a Progiciels |x Développement | ||
| 700 | 1 | |a Rougé, Daniel, |d 1952-2020. |4 trl | |
| 765 | 0 | |t Building machine learning powered applications : going from idea to product |d cop. 2020 | |
| 997 | |0 848325 |1 Livre papier |a Ressource papier |c 0/Orléans/ |c 1/Orléans/BU Sciences, Technologies, STAPS/ |z Orléans, BU Sciences, Technologies, STAPS, 006.31 AME | ||