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Introduction au Machine Learning
La 4e de couverture indique : "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 f...
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| Auteur principal : | |
|---|---|
| Format : | Manuel |
| Langue : | français |
| Titre complet : | Introduction au Machine Learning / Chloé-Agathe Azencott,... |
| Édition : | [Nouvelle présentation avec corrections] |
| Publié : |
Malakoff :
Dunod
, DL 2019 |
| Description matérielle : | 1 vol. (XI-227 p.) |
| Collection : | Info sup (Paris. 2015) |
| Sujets : |
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| 215 | |a 1 vol. (XI-227 p.) |c ill., graph., fig., couv. ill. en coul. |d 24 cm | ||
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| 339 | |a Une introduction aux principes et aux algorithmes du machine learning, ou apprentissage automatique. Cet ouvrage apprend à résoudre et à formaliser certains problèmes grâce à ce champ d'étude, à identifier les algorithmes appropriés et à évaluer leurs performances. Avec des exercices corrigés. ©Electre 2019 | ||
| 320 | |a Bibliogr. en fin de chapitres. Index | ||
| 330 | |a La 4e de couverture indique : "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 86 exercices, tous corrigés." | ||
| 333 | |a Public : étudiants en fin de licence et en master d'informatique ou de maths appliquées, élèves ingénieurs | ||
| 359 | 2 | |b 1. Présentation du machine learning |b 2. Apprentissage supervisé |b 3. Sélection de modèle et évaluation |b 4. Inférence bayésienne |b 5. Régressions paramétriques |b 6. Régularisation |b 7. Réseaux de neurones artificiels |b 8. Méthode des plus proches voisins |b 9. Arbres et forêts |b 10. Machines à vecteurs de support et méthodes à noyaux |b 11. Réduction de dimension |b 12. Clustering |b Appendice. Notions d'optimisation convexe | |
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| 606 | |3 PPN027940373 |a Apprentissage automatique |3 PPN03020934X |x Manuels d'enseignement supérieur |2 rameau | ||
| 606 | |3 PPN027940373 |a Apprentissage automatique |3 PPN027790517 |x Problèmes et exercices |2 rameau | ||
| 606 | |3 PPN167193686 |a Données massives |3 PPN027467945 |x Gestion |3 PPN03020934X |x Manuels d'enseignement supérieur |2 rameau | ||
| 606 | |3 PPN027282171 |a Algorithmes |3 PPN03020934X |x Manuels d'enseignement supérieur |2 rameau | ||
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| 700 | 1 | |3 PPN195762959 |a Azencott |b Chloé-Agathe |4 070 | |
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