Apprentissage artificiel : concepts et algorithmes : de Bayes et Hume au Deep Learning

"Les programmes d'intelligence artificielle sont aujourd'hui capables de reconnaître des commandes vocales, d'analyser automatiquement des photos satellites, d'assister des experts pour prendre des décisions dans des environnements complexes et évolutifs (analyse de marchés...

Descrición completa

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Detalles Bibliográficos
Auteurs principaux: Barra, Vincent, 19..-...., chercheur en informatique de modélisation, Cornuéjols, Antoine, 19..- (Auteur), Miclet, Laurent, 19..-...., professeur d'informatique (Auteur)
Outros autores: Russell, Stuart, 1962- (Auteur de l'introduction, etc.)
Formato: Livre papier
Idioma:Français
Publicado: Paris : Éditions Eyrolles DL 2021.
Edición:4e édition.
Series:Algorithmes
Sujets:
Autres localisations: Voir dans le Sudoc
Edition sous un autre format:• Apprentissage artificiel, concepts et algorithmes, de Bayes et Hume au Deep Learning, Vincent Barra, Antoine Cornuéjols, Laurent Miclet, 4e édition, 2021, Paris, Editions Eyrolles, 978-2212-82012-6
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245 1 0 |a Apprentissage artificiel :  |b concepts et algorithmes : de Bayes et Hume au Deep Learning   |c Vincent Barra, Antoine Cornuéjols, Laurent Miclet ; [préface, Stuart Russell]. 
250 |a 4e édition. 
260 |a Paris :  |b Éditions Eyrolles,  |c DL 2021. 
300 |a 1 vol. (VIII-990 p.) :  |b ill., graph., fig., tabl., photogr. ;  |c 23 cm. 
490 0 |a Algorithmes 
504 |a Bibliogr. p. [935]-978. Références bibliogr. Index 
505 0 |a . Des machines apprenantes ! . L'induction exploitant la structure de l'espace des hypothèses. L'induction par optimisation d'un critère inductif. L'induction par comparaison et collaboration. L'apprentissage descriptif. L'apprentissage en environnement non stationnaire. Aspects pratiques et suppléments. Annexes et bibliographie 
520 |a "Les programmes d'intelligence artificielle sont aujourd'hui capables de reconnaître des commandes vocales, d'analyser automatiquement des photos satellites, d'assister des experts pour prendre des décisions dans des environnements complexes et évolutifs (analyse de marchés financiers, diagnostics médicaux...), de fouiller d'immenses bases de données hétérogènes, telles les innombrables pages du Web... Pour réaliser ces tâches, ils sont dotés de modules d'apprentissage leur permettant d'adapter leur comportement à des situations jamais rencontrées, ou d'extraire des lois à partir de bases de données d'exemples. Ce livre présente les concepts qui sous-tendent l'apprentissage artificiel, les algorithmes qui en découlent et certaines de leurs applications. Son objectif est de décrire un ensemble d'algorithmes utiles en tentant d'établir un cadre théorique pour l'ensemble des techniques regroupées sous ce terme d'apprentissage artificiel . La quatrième édition de ce livre a été augmentée et complètement réorganisée pour s'adapter aux évolutions très significatives de l'apprentissage artificiel ces dernières années. Une large place y est accordée aux techniques d'apprentissage profond et à de nouvelles applications, incluant le traitement de flux de données. À qui s'adresse ce livre ? Ce livre s'adresse tant aux décideurs et aux ingénieurs qui souhaitent mettre au point des applications qu'aux étudiants de niveau Master 1 et 2 et en école d'ingénieurs, qui souhaitent un ouvrage de référence sur ce domaine clé de l'intelligence artificielle" 
650 |a Apprentissage automatique 
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650 |a Manuels d'enseignement supérieur 
700 1 |a Cornuéjols, Antoine,  |d 19..-  |4 aut 
700 1 |a Miclet, Laurent,  |d 19..-....,  |c professeur d'informatique.  |4 aut 
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997 |0 874620  |1 Livre papier  |a Ressource papier  |b INSA  |c 0/Bourges/  |c 0/Orléans/  |c 1/Bourges/BU/  |c 1/Bourges/INSA CVL/  |c 1/Orléans/BU Sciences, Technologies, STAPS/  |z Bourges, BU, 006.3 BAR  |z Orléans, BU Sciences, Technologies, STAPS, 006.31 COR  |z Bourges, INSA CVL, 006.31 BAR