Une introduction aux principes et aux algorithmes du machine learning, ou apprentissage automatique. Cet ouvrage explique comment résoudre et formaliser certains problèmes grâce à ce champ d'étude, à identifier les algorithmes appropriés et à évaluer leurs performances. Avec 86 exercices corrigés. ©Electre 2025
Introduction au Machine Learning
Cet ouvrage s'adresse aux étudiants en fin de licence et en master d'informatique ou de maths appliquées, ainsi qu'aux élèves 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 86 exercices, tous corrigés.
Paru le : 10/07/2019
Thématique : Informatique Etudiant
Auteur(s) : Auteur : Chloé-Agathe Azencott
Éditeur(s) :
Dunod
Collection(s) : Info sup
Série(s) : Non précisé.
ISBN : 978-2-10-080153-4
EAN13 : 9782100801534
Reliure : Broché
Pages : XI-227
Hauteur: 24.0 cm / Largeur 17.0 cm
Épaisseur: 1.7 cm
Poids: 468 g
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