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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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26783-01	26.40	Manuel Informatique	Centre de documentation	Informatique	Disponible

Bases de données / Jean-Luc Hainaut (2015)

Public Titre : Bases de données : concepts, utilisation et développement Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Jean-Luc Hainaut, Auteur Mention d'édition : 3ème édition Editeur : Paris : Dunod Année de publication : 2015 Collection : Info Sup Sous-collection : Licences - Master - Ecoles d'ingénieurs Importance : 704 p. Format : 17 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-10-072706-3 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Produits informatiques [Termes IGN] base de données [Termes IGN] base de données relationnelles [Termes IGN] NoSQL [Termes IGN] SQL [Termes IGN] système de gestion de base de données [Termes IGN] UML Index. décimale : 26.06 Produits informatiques : bases de données Résumé : (Editeur) Cet ouvrage vise un triple objectif : comprendre les concepts théoriques, apprendre à utiliser des bases de données, et enfin savoir en construire de nouvelles. Cette 3e édition comporte des mises à jour sur les technologies du Big Data (NoSQL) et sur l'utilisation de SQLfast un outil d'apprentissage du langage SQL. Cet ouvrage est destiné aux étudiants des premiers cycles en informatique ainsi qu’à tous ceux qui désirent s’initier à la discipline des bases de données. Plus de 300 exercices, la plupart accompagnés de leurs corrigés, et des études de cas sont proposés dans les chapitres et leurs annexes. Cette édition constitue une révision majeure de l’édition précédente, et inclut de nombreuses mises à jour pour être conforme à l’état de l’art en 2015. Des exercices supplémentaires, des informations de mise à niveau, des applications avancées, des études de cas, des logiciels recommandés (dont DB-MAIN et SQLfast) et des supports didactiques destinés aux enseignants et étudiants sont accessibles sur : www.info.fundp.ac.be/libd Note de contenu : Chapitre 1 : motivation et introduction Partie 1 - Concepts des bases de données Chapitre 2 : concepts des bases de données Chapitre 3 : modèle relationnel et normalisation Chapitre 4 : éléments de technologie des bases de données Chapitre 5 : les systèmes de gestion de bases de données Partie 2 - Utilisation des bases de données Chapitre 6 : le langage SQL DDL Chapitre 7 : le langage SQL DML (1) Chapitre 8 : le langage SQL DML (2) Chapitre 9 : le langage SQL avancé Chapitre 10 : les bases de données non relationnelles Partie 3 - Développement des bases de données Chapitre 11 : construction d'une base de données Chapitre 12 : le modèle entité-association de base Chapitre 13 : élaboration d'un schéma conceptuel Chapitre 14 : production du schéma de la base de données Chapitre 15 : méthodologie des bases de données Chapitre 16 : le modèle entité-association étendu Chapitre 17 : les diagrammes de classes UML Chapitre 18 : analyse conceptuelle du domaine d'application Chapitre 19 : conception logique d'une base de données relationnelle Chapitre 20 : conception physique d'une base de données relationnelle Chapitre 21 : production du code d'une base de données Chapitre 22 : rétro-ingénierie d'une base de données Chapitre 23 : études de cas Annexes Numéro de notice : 22344 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Manuel de cours Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=77982

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22344-01	26.06	Manuel Informatique	Centre de documentation	Informatique	Disponible