Avis des lecteurs
Résumé:Ce livre est très apprécié pour ses explications claires de concepts complexes en intelligence et en apprentissage automatique, en particulier en ce qui concerne l'analyse de données à haute dimension. Les lecteurs apprécient son équilibre entre intuition et rigueur, ainsi que son contenu bien organisé et ses exemples inspirants.
Avantages:Exposition claire des hypothèses philosophiques, compréhension profonde des principes de l'intelligence, utile pour la réussite universitaire en IA, raisonnement bien écrit et perspicace, exemples d'application passionnants.
Inconvénients:Aucun inconvénient particulier n'a été mentionné dans les commentaires.
(basé sur 4 avis de lecteurs)
Titre original :
High-Dimensional Data Analysis with Low-Dimensional Models: Principles, Computation, and Applications
Contenu du livre :
Reliant la théorie à la pratique, cette introduction systématique et rigoureuse couvre les principes fondamentaux, les algorithmes et les applications des principaux modèles mathématiques pour l'analyse des données en haute dimension. Cette approche complète offre une couverture unifiée de nombreux modèles et techniques d'analyse en basse dimension, y compris les modèles épars et de faible rang, ainsi que les formulations convexes et non convexes.
Les lecteurs apprendront à développer des algorithmes efficaces et évolutifs pour résoudre des problèmes du monde réel, à l'aide de nombreux exemples et exercices, et à utiliser les outils de calcul appris dans plusieurs contextes d'application. Les applications présentées comprennent l'imagerie scientifique, la communication, la reconnaissance des visages, la vision 3D et les réseaux profonds pour la classification.
Le code étant disponible en ligne, ce manuel est idéal pour les étudiants en génie électrique, en informatique et en science des données, ainsi que pour ceux qui suivent des cours sur la rareté, les structures de basse dimension et les données de haute dimension. Préface d'Emmanuel Cands.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781108489737 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Relié |
| Année de publication : | 2022 |
| Nombre de pages : | 650 |
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