Introduction au machine learning
Chloé-Agathe Azencott - Collection Info sup
272 pages, parution le 02/02/2022
(3eme édition)
Résumé
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.
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.
L'auteur - Chloé-Agathe Azencott
Chloé-Agathe Azencott. Maître de conférences à MINES ParisTech. Chargée de recherche au CBIO (Centre de bio-informatique) de MINES ParisTech, de l'Institut Curie et de l'INSERM. Enseignante à CentraleSupélec.
Sommaire
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
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
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Caractéristiques techniques
| PAPIER | NUMERIQUE | |
| Éditeur(s) | Dunod | |
| Auteur(s) | Chloé-Agathe Azencott | |
| Collection | Info sup | |
| Parution | 02/02/2022 | 02/02/2022 |
| Édition | 3eme édition | |
| Nb. de pages | 272 | 272 |
| Format | 17 x 24 | - |
| Couverture | Broché | - |
| Poids | 522g | - |
| Intérieur | Noir et Blanc | - |
| Contenu | - |
PDF |
| EAN13 | 9782100834761 |
9782100841431 |
| ISBN13 | 978-2-10-083476-1 | - |
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