Introduction au Machine Learning (2ième édition) - Chloé-Agathe Azencott [pdf]

Introduction au Machine Learning

Chloé-Agathe Azencott








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 oeuvre, et
enfin à savoir évaluer les résultats obtenus. Les notions de cours sont
illustrées et complétées par 85 exercices, tous corrigés. Sommaire de l'ouvrage
Présentation du machine learning Apprentissage supervisé Sélection de modèle et
évaluation Inférence bayésienne Régressions paramétriques Régularisation Réseaux
de neurones artificiels Méthodes des plus proches voisins Arbres et forêts
Machines à vecteurs de support et méthodes à noyaux Réduction de dimension
Clustering





Genre(s) : Informatique
Éditeur : Dunod
Date de sortie : 2019
Nombre de pages : 239
Nombre de fichier(s) : 1
Poids Total : 3,34 mo
Format : PDF
Langue : Français