Avis des lecteurs
Résumé:Le livre est un recueil mixte d'opinions d'utilisateurs, qui soulignent son accessibilité et sa nature introductive, tout en critiquant sa profondeur et ses défauts d'édition. Certains lecteurs apprécient la clarté avec laquelle il explique les concepts de l'apprentissage automatique, tandis que d'autres trouvent qu'il manque de détails techniques et d'explications complètes.
Avantages:⬤ Excellent travail pour rendre simples et accessibles des concepts compliqués.
⬤ Fournit une vue d'ensemble claire et concise de l'apprentissage automatique pour les novices.
⬤ S'adresse à un large public, y compris aux lycéens et aux étudiants.
⬤ Bon pour ceux qui veulent comprendre rapidement l'apprentissage automatique et l'IA.
⬤ Livraison rapide et conditions de qualité louées.
⬤ De nombreuses critiques concernant l'utilisation de la voix passive et une mauvaise rédaction, y compris des fautes de frappe.
⬤ Considéré comme trop basique et manquant de profondeur pour ceux qui s'intéressent sérieusement à l'apprentissage automatique.
⬤ Certaines sections sont redondantes ou sinueuses.
⬤ L'approche philosophique peut ne pas trouver d'écho auprès de tous les lecteurs, en particulier ceux qui recherchent des applications pratiques.
⬤ Des imprécisions concernant l'actualité de certaines informations.
⬤ Ne convient pas aux apprenants techniques ou avancés.
(basé sur 78 avis de lecteurs)
Titre original :
Machine Learning: The New AI
Contenu du livre :
Un aperçu concis de l'apprentissage automatique - des programmes informatiques qui apprennent à partir de données - qui est à la base d'applications telles que les systèmes de recommandation, la reconnaissance faciale et les voitures sans conducteur.
Aujourd'hui, l'apprentissage automatique est à la base d'une série d'applications que nous utilisons tous les jours, des recommandations de produits à la reconnaissance vocale, ainsi que de certaines applications que nous n'utilisons pas encore tous les jours, notamment les voitures sans conducteur. Il est à la base de la nouvelle approche informatique qui consiste à ne pas écrire de programmes mais à collecter des données.
L'idée est d'apprendre les algorithmes pour les tâches automatiquement à partir des données. À mesure que les appareils informatiques deviennent plus omniprésents, qu'une plus grande partie de notre vie et de notre travail est enregistrée numériquement et que les "Big Data" prennent de l'ampleur, la théorie de l'apprentissage automatique, qui est à la base des efforts déployés pour transformer ces données en connaissances, a également progressé. Dans ce livre, Ethem Alpaydin, expert en apprentissage automatique, offre une vue d'ensemble concise du sujet pour le lecteur général, en décrivant son évolution, en expliquant les algorithmes d'apprentissage importants et en présentant des exemples d'applications.
M. Alpaydin explique comment la technologie numérique est passée de l'ordinateur central à l'appareil mobile, replaçant ainsi dans son contexte l'essor actuel de l'apprentissage automatique. Il décrit les bases de l'apprentissage automatique et certaines de ses applications.
L'utilisation d'algorithmes d'apprentissage automatique pour la reconnaissance des formes.
Les réseaux neuronaux artificiels inspirés du cerveau humain.
Les algorithmes qui apprennent les associations entre les instances, avec des applications telles que la segmentation de la clientèle et l'apprentissage de recommandations.
L'apprentissage par renforcement, lorsqu'un agent autonome apprend à agir de manière à maximiser la récompense et à minimiser la pénalité. Alpaydin envisage ensuite quelques orientations futures pour l'apprentissage automatique et le nouveau domaine de la "science des données", et discute des implications éthiques et juridiques pour la protection de la vie privée et la sécurité des données.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9780262529518 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2016 |
| Nombre de pages : | 224 |
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