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"Deep learning is a subset of machine learning in artificial intelligence that has networks capable of learning unsupervised from data that is unstructured or unlabeled. Also known as deep neural learning or deep neural network."

Deep learning (Machine learning)

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En matière de nouvelles technologies, l'IA générative est le sujet dont on parle le plus en ce moment. Ce livre pratique enseigne aux ingénieurs en apprentissage automatique et aux data scientists l'utilisation de TensorFlow et de Keras pour créer de puissants modèles de deep learning génératif en partant de zéro, notamment des autoencodeurs variationnels (VAE), des réseaux antagonistes génératifs (GAN), des modèles Transformer, des flux de normalisation, des modèles basés sur l'énergie et des modèles de diffusion de débruitage.

Machine learning --- Artificial intelligence --- Neural networks (Computer science) --- Generative programming (Computer science) --- Deep learning (Machine learning)

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"Through a series of recent breakthroughs, deep learning has boosted the entire field of machine learning. Now, even programmers who know close to nothing about this technology can use simple, efficient tools to implement programs capable of learning from data. This practical book shows you how. By using concrete examples, minimal theory, and two production-ready Python frameworks--Scikit-Learn and TensorFlow--author Aurélien Géron helps you gain an intuitive understanding of the concepts and tools for building intelligent systems. You'll learn a range of techniques, starting with simple linear regression and progressing to deep neural networks. With exercises in each chapter to help you apply what you've learned, all you need is programming experience to get started" -- Back cover

Machine Learning --- Artificial intelligence --- Machine learning. --- Apprentissage automatique --- Computer algorithms. --- Algorithmes --- Artificial intelligence. Robotics. Simulation. Graphics --- Artificial intelligence. --- Python (Computer program language) --- TensorFlow. --- Apprentissage automatique. --- Intelligence artificielle. --- Python (langage de programmation) --- Algorithmes. --- TensorFlow --- Scikit-Learn --- Python (Computer program language). --- machine learning --- kunstmatige intelligentie (artificiële intelligentie) --- Scikit-learn --- Keras --- deep learning

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Une introduction à un large éventail de sujets dans l’apprentissage profond, couvrant le contexte mathématique et conceptuel, les techniques d’apprentissage profond utilisées dans l’industrie et les perspectives de recherche. Le Deep Learning est une forme d’apprentissage automatique qui permet aux ordinateurs d’apprendre de l’expérience et de comprendre le monde en termes de hiérarchie de concepts. Étant donné que l’ordinateur recueille des connaissances à partir de l’expérience, il n’est pas nécessaire qu’un opérateur informatique humain spécifie formellement toutes les connaissances dont l’ordinateur a besoin. La hiérarchie des concepts permet à l’ordinateur d’apprendre des concepts compliqués en les construisant à partir de concepts plus simples; un graphique de ces hiérarchies aurait plusieurs couches de profondeur. Ce livre présente un large éventail de sujets dans l’apprentissage profond. Le texte offre un contexte mathématique et conceptuel, couvrant des concepts pertinents en algèbre linéaire, théorie des probabilités et théorie de l’information, calcul numérique et apprentissage automatique. Il décrit les techniques d’apprentissage profond utilisées par les praticiens de l’industrie, y compris les réseaux d’alimentation en profondeur, la régularisation, les algorithmes d’optimisation, les réseaux convolutifs, la modélisation de séquences et la méthodologie pratique; et il étudie des applications telles que le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale, la vision par ordinateur, les systèmes de recommandation en ligne, la bioinformatique et les jeux vidéo. Enfin, le livre offre des perspectives de recherche, couvrant des sujets théoriques tels que les modèles factoriels linéaires, les autoencodeurs, l’apprentissage de la représentation, les modèles probabilistes structurés, les méthodes de Monte-Carlo, la fonction de partition, l’inférence approximative et les modèles génératifs profonds. L’apprentissage profond peut être utilisé par les étudiants de premier cycle ou des cycles supérieurs qui planifient une carrière dans l’industrie ou la recherche, et par les ingénieurs logiciels qui souhaitent commencer à utiliser l’apprentissage profond dans leurs produits ou plates-formes. Un site Web offre du matériel supplémentaire pour les lecteurs et les instructeurs (à partir du site Web des éditeurs).

Probability theory --- Information systems --- Artificial intelligence. Robotics. Simulation. Graphics --- Mathematical linguistics --- analyse (wiskunde) --- Machine learning. --- Artificiële intelligentie --- Machine learning --- Learning, Machine --- Artificial intelligence --- Machine theory --- למידה חשובית --- Apprentissage automatique --- Machine Learning --- Apprentissage automatique. --- Transfer Learning --- Learning, Transfer --- Machinaal leren --- 681.3*I2 --- 681.3*I2 Artificial intelligence. AI --- Artificial intelligence. AI --- deep learning --- machine learning --- artificiële intelligentie (AI) --- Informatique --- Intelligence artificielle --- Aprenentatge profund --- Aprenentatge automàtic

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