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Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning
Ce livre commence par une introduction à l'IA, suivie de l'apprentissage automatique, de l'apprentissage profond, du NLP et de l'apprentissage par renforcement. Les lecteurs découvriront les classificateurs d'apprentissage automatique tels que la régression logistique, le k-NN, les arbres de décision, les forêts aléatoires et les SVM.
Ensuite, le livre couvre les architectures d'apprentissage profond telles que les CNN, les RNN, les LSTM et les auto-codeurs. Des exemples de code basés sur Keras sont inclus pour compléter la discussion théorique.
En outre, ce livre contient des annexes pour Keras, TensorFlow 2 et Pandas. Caractéristiques : Couvre une introduction aux concepts de programmation liés à l'IA, à l'apprentissage automatique et à l'apprentissage profond Inclut du matériel sur Keras, TensorFlow2 et Pandas.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)