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Introduction au Machine Learning / Chloé-Agathe Azencott (2022)

Public Titre : Introduction au Machine Learning Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Chloé-Agathe Azencott, Auteur Mention d'édition : 2ème édition Editeur : Paris : Dunod Année de publication : 2022 Collection : Info Sup Importance : 256 p. Format : 17 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-10-083476-1 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle [Termes IGN] analyse discriminante [Termes IGN] apprentissage automatique [Termes IGN] apprentissage dirigé [Termes IGN] apprentissage non-dirigé [Termes IGN] apprentissage par renforcement [Termes IGN] arbre de décision [Termes IGN] classification bayesienne [Termes IGN] données d'entrainement sans étiquette [Termes IGN] données étiquetées d'entrainement [Termes IGN] méthode du maximum de vraisemblance (estimation) [Termes IGN] modèle de régression [Termes IGN] partition des données [Termes IGN] plus proche voisin, algorithme du [Termes IGN] réseau neuronal artificiel [Termes IGN] séparateur à vaste marge Index. décimale : 26.40 Intelligence artificielle Résumé : (Editeur) 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. Note de contenu : 1. Présentation du machine learning 2. Apprentissage supervisé 3. Sélection de modèle et évaluation 4. Inférence bayésienne 5. Régressions paramétriques 6. Régularisation 7. Réseaux de neurones artificiels 8. Méthodes des plus proches voisins 9. Arbres et forêts 10. Machines à vecteurs de support et méthodes à noyaux 11. Réduction de dimension 12. Clustering Annexe A - Notions d'optimisation convexe Annexe B - Notions d'estimation ponctuelle Numéro de notice : 26783 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Manuel de cours Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99909

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Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
26783-01	26.40	Manuel Informatique	Centre de documentation	Informatique	Disponible