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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 les algorithmes appropriés et les mettre en oeuvre ; savoir évaluer et comparer les performances de plusieurs algorithmes. Chaque chapitre est complété par des exercices corrigés. [Éditeur]
Machine learning --- Artificial intelligence --- Apprentissage automatique --- Intelligence artificielle --- Textbooks --- Manuels d'enseignement supérieur. --- Données massives --- Algorithmes --- Gestion --- Intelligence artificielle. --- Texbooks. --- Textbooks.
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"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 œuvre, et enfin à savoir évaluer les résultats obtenus. Les notions de cours sont illustrées et complétées par 85 exercices, tous corrigés." --
Apprentissage automatique --- Manuels d'enseignement supérieur --- Apprentissage automatique. --- Machine learning. --- Données massives. --- Big data. --- Analyse des données. --- Algorithmes. --- Données massives. --- Analyse des données.
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