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Titre original :
Lifelong Machine Learning, Second Edition
Contenu du livre :
Lifelong Machine Learning, deuxième édition, est une introduction à un paradigme avancé d'apprentissage automatique qui apprend en permanence en accumulant des connaissances passées qu'il utilise ensuite dans l'apprentissage et la résolution de problèmes futurs. En revanche, le paradigme dominant actuel de l'apprentissage automatique apprend de manière isolée : étant donné un ensemble de données d'apprentissage, il exécute un algorithme d'apprentissage automatique sur l'ensemble de données pour produire un modèle qui est ensuite utilisé dans l'application prévue.
Il n'essaie pas de conserver les connaissances acquises et de les utiliser lors d'un apprentissage ultérieur. Contrairement à ce système isolé, les humains apprennent efficacement avec seulement quelques exemples, précisément parce que notre apprentissage est très axé sur les connaissances : les connaissances acquises dans le passé nous aident à apprendre de nouvelles choses avec peu de données ou d'efforts. L'apprentissage tout au long de la vie vise à imiter cette capacité, car sans elle, un système d'IA ne peut être considéré comme véritablement intelligent.
La recherche dans le domaine de l'apprentissage tout au long de la vie s'est considérablement développée au cours de la période relativement courte qui s'est écoulée depuis la publication de la première édition de cet ouvrage.
L'objectif de cette deuxième édition est d'élargir la définition de l'apprentissage tout au long de la vie, de mettre à jour le contenu de plusieurs chapitres et d'ajouter un nouveau chapitre sur l'apprentissage continu dans les réseaux neuronaux profonds, qui a fait l'objet de recherches actives au cours des deux ou trois dernières années. Quelques chapitres ont également été réorganisés afin de rendre chacun d'entre eux plus cohérent pour le lecteur.
En outre, les auteurs souhaitent proposer un cadre unifié pour le domaine de recherche. Actuellement, plusieurs sujets de recherche en apprentissage automatique sont étroitement liés à l'apprentissage tout au long de la vie, notamment l'apprentissage multitâche, l'apprentissage par transfert et le méta-apprentissage, parce qu'ils font également appel à l'idée de partage et de transfert des connaissances. Ce livre rassemble tous ces sujets sous un même toit et examine leurs similitudes et leurs différences.
Son objectif est d'introduire ce paradigme émergent de l'apprentissage automatique et de présenter une étude et un examen complets des résultats de recherche importants et des idées les plus récentes dans ce domaine. Ce livre convient donc aux étudiants, aux chercheurs et aux praticiens qui s'intéressent à l'apprentissage automatique, à l'exploration de données, au traitement du langage naturel ou à la reconnaissance des formes. Les enseignants peuvent facilement utiliser ce livre pour leurs cours dans l'un ou l'autre de ces domaines.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9783031004537 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
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