Fondamentaux et méthodes de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage en profondeur : Algorithmes, outils et applications

Titre original :

Fundamentals and Methods of Machine and Deep Learning: Algorithms, Tools, and Applications

Contenu du livre :

FONDAMENTAUX ET MÉTHODES DE L'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE ET DE L'APPRENTISSAGE PROFOND

Ce livre propose une approche pratique en expliquant les concepts de l'apprentissage automatique et des algorithmes d'apprentissage profond, en évaluant les progrès de la méthodologie et en démontrant les algorithmes à l'aide d'applications.

Au cours des deux dernières décennies, le domaine de l'apprentissage automatique et son sous-domaine, l'apprentissage profond, ont joué un rôle majeur dans le développement d'applications logicielles. De plus, dans des études récentes, ils sont considérés comme l'une des technologies perturbatrices qui transformeront notre vie future, nos affaires et l'économie mondiale. L'explosion récente des données numériques dans un large éventail de domaines, notamment la science, l'ingénierie, l'internet des objets, la biomédecine, les soins de santé et de nombreux secteurs d'activité, a marqué l'avènement de l'ère des "big data", qui ne peuvent être analysées par les statistiques classiques, mais par des techniques plus modernes et plus robustes d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur. Étant donné que l'apprentissage automatique apprend à partir des données plutôt qu'en programmant des règles de décision codées en dur, on tente d'utiliser l'apprentissage automatique pour fabriquer des ordinateurs capables de résoudre des problèmes comme le font les experts humains dans ce domaine.

L'objectif de ce livre est de présenter une approche pratique en expliquant les concepts de l'apprentissage automatique et des algorithmes d'apprentissage profond avec des applications. Les algorithmes d'apprentissage automatique supervisé, les algorithmes d'apprentissage automatique d'ensemble, la sélection des caractéristiques, les techniques d'apprentissage profond et leurs applications sont abordés. Les dix-huit chapitres contiennent également des informations uniques qui permettent de comprendre clairement les concepts à l'aide d'algorithmes et d'études de cas illustrés par des applications de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond dans différents domaines, notamment la prédiction des maladies, la prédiction des défauts des logiciels, l'analyse de la télévision en ligne, le traitement des images médicales, etc. Chacun des chapitres brièvement décrits ci-dessous présente à la fois une approche choisie et sa mise en œuvre.

Public

Chercheurs et ingénieurs en intelligence artificielle, informaticiens et développeurs de logiciels.

Autres informations sur le livre :

• ISBN : 9781119821250
• Auteur : Pradeep Singh
• Éditeur : Wiley
• Reliure : Relié
• Année de publication : 2022
• Nombre de pages : 480