Prêtable
| Titre : | Introduction au Machine Learning |
| Auteurs : | Chloé-Agathe Azencott |
| Type de document : | texte imprimé |
| Mention d'édition : | 2e éd |
| Année de publication : | 2022 |
| ISBN/ISSN/EAN : | 978-2-10-083476-1 |
| Format : | vii-263p. / ill;couv en coll / 24cm. |
| Langues: | Français |
| Index. décimale : | 006.31 (Apprentissage automatique (algorithmes génétiques, apprentissage par ordinateur, EAO)) |
| Catégories : | |
| Mots-clés: | les algorithmes ; Machine Learning |
| Résumé : |
Le machine learning (apprentissage automatique) est au coeur des data sciences et s'applique à une multitude de domaines tels que la reconnaissance des visages par ordinateur, la traduction automatique d'une langue à l'autre, la conduite automobile automatique, la publicité ciblée, l'analyse des réseaux sociaux, le trading financier, ... Ce livre propose une introduction aux concepts et aux algorithmes qui fondent le machine learning. Son objectif est de fournir au lecteur les outils pour : - identifier les problèmes qui peuvent être résolus par du machine learning, - formaliser ces problèmes en termes de machine learning, - identifier quels sont les algorithmes appropriés et apprendre à les mettre en oeuvre, - savoir évaluer et comparer les performances de plusieurs algorithmes.Chaque chapitre est complété par des exercices corrigés. Cette seconde édition a été complétée par de nouvelles méthodes comme le clustering spectral, le clustering par mélange de gaussiennes, et la réduction de dimension avec UMAP. |
| Note de contenu : |
Sommaire:
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. |
Exemplaires (1)
| Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
|---|---|---|---|---|
| F8/12787 | Livre | Bibliothèque de la Faculté de Technologie | Salle des livres | Disponible |
