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MIT Press
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Titre : Cloud computings Type de document : texte imprimé Auteurs : Nayan B. Ruparelia (19..-....), Auteur Editeur : Cambridge, MA : MIT Press Année de publication : 2016 Importance : 1 vol. (260 p.) Présentation : ill., couv. ill. en coul. Format : 18 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-0-262-52909-9 Langues : Anglais (eng) Catégories : Informatique Mots-clés : Informatique dans les nuages
Stockage en ligne (informatique)
Services WebIndex. décimale : 006.78 Programmes multimédia (logiciels de création multimédia ; recueils de programmes, de systèmes de programmes interreliés, de programmes individuels employés pour créer des systèmes multimédia ; services web ) Résumé :
La plupart des informations disponibles sur le cloud computing sont soit hautement techniques, avec des détails qui ne sont pas pertinents pour les non-techniciens, soit du pur marketing publicitaire, dans lequel le cloud n'est qu'un argument de vente. Ce livre, cependant, explique le cloud du point de vue de l'utilisateur, en particulier de l'utilisateur professionnel. Nayan Ruparelia explique ce qu'est le cloud, quand l'utiliser (et quand ne pas le faire), comment sélectionner un service cloud, comment l'intégrer à d'autres technologies et quelles sont les meilleures pratiques pour utiliser le cloud computing.
Coupant le battage médiatique, Ruparelia cite la définition simple et basique du cloud computing de l'Institut national des sciences et technologies : un modèle permettant un accès réseau omniprésent, pratique et à la demande à un pool partagé de ressources informatiques configurables. Ainsi, avec le cloud computing, les entreprises peuvent exploiter les ressources informatiques généralement disponibles uniquement pour les grandes entreprises. Et cela, Ruparelia démontre, représente un changement de paradigme pour les entreprises. Cela facilitera le financement des startups, modifiera les plans d'affaires et permettra aux grandes entreprises une plus grande agilité.
Ruparelia aborde les questions clés pour toute organisation envisageant le cloud computing : accords de niveau de service, prestation et consommation de services commerciaux, finances, juridiction légale, sécurité et responsabilité sociale. Il introduit de nouveaux concepts rendus possibles par le cloud computing : les cellules cloud, ou clouds spécialisés pour des usages spécifiques ; le cloud personnel ; le nuage des choses; et les échanges de services cloud. Il examine les modèles de cas d'utilisation en termes d'infrastructure et de plate-forme, d'informations logicielles et de processus métier ; et il explique comment passer à un service cloud. Les utilisateurs actuels et futurs trouveront dans ce livre un guide indispensable sur le cloud.Note de contenu :
Sommaire
1 Introduction
2 Types of Cloud Computing
3 Cloud Computing: A Paradigm Shift?
4 Price and Value Models
5 Security and Governance
6 Use Case Pattern #1: IaaS and PaaS
7 Use Case Pattern #2: SaaS
8 Use Case Pattern #3: INaaS
9 Use Case Pattern #4: BPaaS
10 Transitioning to the Cloud
11 Future Outlook
12 Afterword: What the Author Thinks
Côte titre : Fs/19714 En ligne : https://www.amazon.com/Cloud-Computing-Press-Essential-Knowledge/dp/0262529092?a [...] Cloud computings [texte imprimé] / Nayan B. Ruparelia (19..-....), Auteur . - Cambridge, MA : MIT Press, 2016 . - 1 vol. (260 p.) : ill., couv. ill. en coul. ; 18 cm.
ISBN : 978-0-262-52909-9
Langues : Anglais (eng)
Catégories : Informatique Mots-clés : Informatique dans les nuages
Stockage en ligne (informatique)
Services WebIndex. décimale : 006.78 Programmes multimédia (logiciels de création multimédia ; recueils de programmes, de systèmes de programmes interreliés, de programmes individuels employés pour créer des systèmes multimédia ; services web ) Résumé :
La plupart des informations disponibles sur le cloud computing sont soit hautement techniques, avec des détails qui ne sont pas pertinents pour les non-techniciens, soit du pur marketing publicitaire, dans lequel le cloud n'est qu'un argument de vente. Ce livre, cependant, explique le cloud du point de vue de l'utilisateur, en particulier de l'utilisateur professionnel. Nayan Ruparelia explique ce qu'est le cloud, quand l'utiliser (et quand ne pas le faire), comment sélectionner un service cloud, comment l'intégrer à d'autres technologies et quelles sont les meilleures pratiques pour utiliser le cloud computing.
Coupant le battage médiatique, Ruparelia cite la définition simple et basique du cloud computing de l'Institut national des sciences et technologies : un modèle permettant un accès réseau omniprésent, pratique et à la demande à un pool partagé de ressources informatiques configurables. Ainsi, avec le cloud computing, les entreprises peuvent exploiter les ressources informatiques généralement disponibles uniquement pour les grandes entreprises. Et cela, Ruparelia démontre, représente un changement de paradigme pour les entreprises. Cela facilitera le financement des startups, modifiera les plans d'affaires et permettra aux grandes entreprises une plus grande agilité.
Ruparelia aborde les questions clés pour toute organisation envisageant le cloud computing : accords de niveau de service, prestation et consommation de services commerciaux, finances, juridiction légale, sécurité et responsabilité sociale. Il introduit de nouveaux concepts rendus possibles par le cloud computing : les cellules cloud, ou clouds spécialisés pour des usages spécifiques ; le cloud personnel ; le nuage des choses; et les échanges de services cloud. Il examine les modèles de cas d'utilisation en termes d'infrastructure et de plate-forme, d'informations logicielles et de processus métier ; et il explique comment passer à un service cloud. Les utilisateurs actuels et futurs trouveront dans ce livre un guide indispensable sur le cloud.Note de contenu :
Sommaire
1 Introduction
2 Types of Cloud Computing
3 Cloud Computing: A Paradigm Shift?
4 Price and Value Models
5 Security and Governance
6 Use Case Pattern #1: IaaS and PaaS
7 Use Case Pattern #2: SaaS
8 Use Case Pattern #3: INaaS
9 Use Case Pattern #4: BPaaS
10 Transitioning to the Cloud
11 Future Outlook
12 Afterword: What the Author Thinks
Côte titre : Fs/19714 En ligne : https://www.amazon.com/Cloud-Computing-Press-Essential-Knowledge/dp/0262529092?a [...] Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Fs/19714 Fs/19714 Livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleFoundations of machine learning / Mehryar Mohri
Titre : Foundations of machine learning Type de document : texte imprimé Auteurs : Mehryar Mohri ; Afshin Rostamizadeh ; Ameet Talwalkar Editeur : Cambridge, MA : MIT Press Année de publication : 2012 Importance : 1 vol. (412 p.) Présentation : ill., Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-0-262-01825-8 Catégories : Informatique Mots-clés : Apprentissage automatique
Algorithmes
Réseaux neuronaux (physiologie)Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé :
Ce manuel de niveau supérieur introduit des concepts et des méthodes fondamentaux dans l'apprentissage automatique. Il décrit plusieurs algorithmes modernes importants, fournit les fondements théoriques de ces algorithmes et illustre les aspects clés de leur application. Les auteurs visent à présenter de nouveaux outils et concepts théoriques tout en donnant des preuves concises, même pour des sujets relativement avancés.
Foundations of Machine Learning remplit le besoin d'un manuel général qui offre également des détails théoriques et met l'accent sur les preuves. Certains sujets qui sont souvent enrichis avec une attention insuffisante sont discutés plus en détail ici; par exemple, des chapitres entiers sont consacrés à la régression, à la classification multi-classe et au classement. Les trois premiers chapitres constituent la base théorique de ce qui suit, mais chaque chapitre restant est pour la plupart indépendant. L'annexe propose une revue de probabilité concise, une brève introduction à l'optimisation convexe, des outils de limites de concentration, et plusieurs propriétés de base des matrices et des normes utilisées dans le livre.
Le livre est destiné aux étudiants des cycles supérieurs et aux chercheurs en apprentissage automatique, en statistiques et dans des domaines connexes. il peut être utilisé comme manuel ou comme texte de référence pour un séminaire de recherche.Note de contenu :
Sommaire
1 Introduction
2 The PAC Learning Framework
3 Rademacher Complexity and VC Dimension
4 Support Vector Machines
5 Kernel Methods
6 Boosting
7 OnLine L
8 MultiClass Classification
9 Ranking
10 Regression
11 Algorithmic Stability
12 Dimensionality Reduction
13 Learning Automata and Languages
14 Reinforcement Learning
Conclusion
Appendix A Linear Algebra Review
Appendix B Convex Optimization
Appendix C Probability Review
Appendix D Concentration inequalities
Appendix E Notation
References
Index
Côte titre : Fs/19754 Foundations of machine learning [texte imprimé] / Mehryar Mohri ; Afshin Rostamizadeh ; Ameet Talwalkar . - Cambridge, MA : MIT Press, 2012 . - 1 vol. (412 p.) : ill., ; 24 cm.
ISBN : 978-0-262-01825-8
Catégories : Informatique Mots-clés : Apprentissage automatique
Algorithmes
Réseaux neuronaux (physiologie)Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé :
Ce manuel de niveau supérieur introduit des concepts et des méthodes fondamentaux dans l'apprentissage automatique. Il décrit plusieurs algorithmes modernes importants, fournit les fondements théoriques de ces algorithmes et illustre les aspects clés de leur application. Les auteurs visent à présenter de nouveaux outils et concepts théoriques tout en donnant des preuves concises, même pour des sujets relativement avancés.
Foundations of Machine Learning remplit le besoin d'un manuel général qui offre également des détails théoriques et met l'accent sur les preuves. Certains sujets qui sont souvent enrichis avec une attention insuffisante sont discutés plus en détail ici; par exemple, des chapitres entiers sont consacrés à la régression, à la classification multi-classe et au classement. Les trois premiers chapitres constituent la base théorique de ce qui suit, mais chaque chapitre restant est pour la plupart indépendant. L'annexe propose une revue de probabilité concise, une brève introduction à l'optimisation convexe, des outils de limites de concentration, et plusieurs propriétés de base des matrices et des normes utilisées dans le livre.
Le livre est destiné aux étudiants des cycles supérieurs et aux chercheurs en apprentissage automatique, en statistiques et dans des domaines connexes. il peut être utilisé comme manuel ou comme texte de référence pour un séminaire de recherche.Note de contenu :
Sommaire
1 Introduction
2 The PAC Learning Framework
3 Rademacher Complexity and VC Dimension
4 Support Vector Machines
5 Kernel Methods
6 Boosting
7 OnLine L
8 MultiClass Classification
9 Ranking
10 Regression
11 Algorithmic Stability
12 Dimensionality Reduction
13 Learning Automata and Languages
14 Reinforcement Learning
Conclusion
Appendix A Linear Algebra Review
Appendix B Convex Optimization
Appendix C Probability Review
Appendix D Concentration inequalities
Appendix E Notation
References
Index
Côte titre : Fs/19754 Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Fs/19754 Fs/19754 Livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
Disponible