L'apprentissage profond

Hello Dave, you re looking well today . C est en ces termes que s exprime l ordinateur du vaisseau de "2001 l Odyssée de l Espace" de Stanley Kubrick. Cette scène de 1968 fait désormais partie de notre quotidien : les assistants virtuels, la reconnaissance faciale, la traduction automatiqu...

Description complète

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Détails bibliographiques
Auteurs principaux : Goodfellow Ian J. (Auteur), Bengio Yoshua (Auteur), Courville Aaron C. (Auteur)
Autres auteurs : Bach Francis (Préfacier), Navarro Fabien (Traducteur), El Kolei Salima (Traducteur), Guedj Benjamin (Traducteur), Chesneau Christophe (Traducteur), Bousquet Nicolas (Traducteur)
Format : Livre
Langue : français
Titre complet : L' apprentissage profond / Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville; préfacé par Francis Bach; traduit par Fabien Navarro,... Salima El Kolei,... Benjamin Guedj... [et al.]
Publié : [Paris] : Massot éditions , DL 2018
Quantmetry
Description matérielle : 1 vol. (XXVI-768 p.)
Traduction de : Deep learning
Sujets :
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339 |a L'apprentissage profond ou deep learning permet à l'ordinateur d'apprendre par l'expérience et de comprendre le monde en termes de hiérarchie de concepts. Cet ouvrage présente un contexte mathématique et conceptuel pour l'apprentissage profond, couvrant les fondations de l'algèbre linéaire, de théorie des probabilités et de l'information, du calcul numérique et de l'apprentissage automatique. ©Electre 2022 
314 |a Autres traducteurs : Christophe Chesneau, Nicolas Bousquet 
320 |a Bibliogr. p. 707-753. Index 
330 |a Hello Dave, you re looking well today . C est en ces termes que s exprime l ordinateur du vaisseau de "2001 l Odyssée de l Espace" de Stanley Kubrick. Cette scène de 1968 fait désormais partie de notre quotidien : les assistants virtuels, la reconnaissance faciale, la traduction automatique, et bientôt les voitures autonomes sont autant d applications de l Intelligence Artificielle connexionniste portés par les réseaux de neurones et l apprentissage profond (deep learning). Cette forme d apprentissage automatique permet à l ordinateur d apprendre par l expérience sans qu un humain lui spécifie formellement toutes les connaissances nécessaires. Ce processus lui permet alors de comprendre le monde et les concepts complexes qui le composent en les rapportant à une hiérarchie de briques élémentaires. Cet ouvrage présente un contexte mathématique et conceptuel pour l apprentissage profond, couvrant les fondations de l algèbre linéaire, de la théorie des probabilités et de l information, du calcul numérique et de l apprentissage automatique. Il offre également des perspectives de recherche, couvrant des sujets théoriques tels que les auto-encodeurs, l apprentissage de représentation, les modèles probabilistes structurés, la fonction de partition, l inférence approximative et les modèles génératifs profonds. Ce texte de référence peut être notamment utilisé par des étudiants en cycles supérieurs d industrie ou de recherche, et par des ingénieurs logiciel qui veulent intégrer l apprentissage profond dans leurs produits ou plateformes. Il est le premier au monde à faire l objet d une traduction automatique fondée sur de l apprentissage profond à partir d'un outil proposé par DeepL GmbH.  |2 4e de couverture 
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