Introduction au machine learning
Cet ouvrage s'adresse aux étudiantes et étudiants en informatique ou maths appliquées, en L3, master ou école d'ingénieurs. Le Machine Learning est une discipline dont les outils puissants permettent aujourd'hui à de nombreux secteurs d'activité de réaliser des progrès spectacula...
Αποθηκεύτηκε σε:
| Κύριος συγγραφέας: | |
|---|---|
| Μορφή: | Livre papier |
| Γλώσσα: | Français |
| Έκδοση: |
Malakoff :
Dunod
DL 2022.
|
| Έκδοση: | 2e édition. |
| Σειρά: | Info Sup
|
| Θέματα: | |
| Autres localisations: | Voir dans le Sudoc |
| Edition sous un autre format: | • Introduction au machine learning, Chloé-Agathe Azencott,..., 2022, Malakoff, Dunod, 978-21-0084-143-1 • Introduction au machine learning, Chloé-Agathe Azencott,.., 2e édition, 2022, [Paris], Cairn, 978-21-0084-143-1 |
| LEADER | 02673nam a22003137a 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 900740 | ||
| 008 | 220216t20222022xxe ||| |||| 00| 0 fre d | ||
| 009 | PPN260391816 | ||
| 020 | |a 9782100834761 (br.) | ||
| 024 | |a 9782100834761 | ||
| 041 | 0 | |a fre | |
| 082 | |a 006.31 | ||
| 100 | 1 | |a Azencott, Chloé-Agathe, |d 19..- | |
| 245 | 1 | 0 | |a Introduction au machine learning |c Chloé-Agathe Azencott,... |
| 250 | |a 2e édition. | ||
| 260 | |a Malakoff : |b Dunod, |c DL 2022. | ||
| 300 | |a 1 volume (VIII-263 p.) : |b graph., fig., tabl., couv. ill. en coul. ; |c 24 cm. | ||
| 490 | 0 | |a Info Sup | |
| 504 | |a Bibliogr. dispersée. Index | ||
| 505 | 0 | |a Chapitre 1, Présentation du machine learning -- Chapitre 2, Apprentissage supervisé -- Chapitre 3, Sélection de modèle et évaluation -- Chapitre 4, Inférence bayésienne -- Chapitre 5, Régressions paramétriques -- Chapitre 6, Régularisation -- Chapitre 7, Réseaux de neurones artificiels -- Chapitre 8, Méthodes des plus proches voisins -- Chapitre 9, Arbres et forêts -- Chapitre 10, Machines à vecteurs de support et méthodes à noyaux -- Chapitre 11, Réduction de dimension -- Chapitre 12, Clustering | |
| 520 | |a Cet ouvrage s'adresse aux étudiantes et étudiants en informatique ou maths appliquées, en L3, master ou école d'ingénieurs. Le Machine Learning est une discipline dont les outils puissants permettent aujourd'hui à de nombreux secteurs d'activité de réaliser des progrès spectaculaires grâce à l'exploitation de grands volumes de données. Le but de cet ouvrage est de vous fournir des bases solides sur les concepts et les algorithmes de ce domaine en plein essor. Il vous aidera à identifier les problèmes qui peuvent être résolus par une approche Machine Learning, à les formaliser, à identifier les algorithmes les mieux adaptés à chaque problème, à les mettre en œuvre, et enfin à savoir évaluer les résultats obtenus. Les notions de cours sont illustrées et complétées par 85 exercices, tous corrigés. | ||
| 650 | |a Apprentissage automatique | ||
| 650 | |a Données massives |x Gestion | ||
| 650 | |a Analyse des données | ||
| 650 | |a Algorithmes | ||
| 650 | |a Manuels d'enseignement supérieur | ||
| 776 | 0 | |0 262542382 |t Introduction au machine learning |f Chloé-Agathe Azencott,... |d 2022 |c Malakoff |n Dunod |z 978-21-0084-143-1 | |
| 776 | 0 | |0 270236767 |t Introduction au machine learning |f Chloé-Agathe Azencott,.. |e 2e édition |d 2022 |c [Paris] |n Cairn |z 978-21-0084-143-1 | |
| 997 | |0 900740 |1 Livre papier |a Ressource papier |c 0/Bourges/ |c 0/Orléans/ |c 1/Bourges/BU/ |c 1/Orléans/BU Sciences, Technologies, STAPS/ |z Bourges, BU, 006.3 AZE |z Orléans, BU Sciences, Technologies, STAPS, 006.31 AZE | ||