Titre original :
Machine Learning
Contenu du livre :
Le livre couvrira les différents algorithmes utilisés dans l'apprentissage automatique en fonction de ses différents types. Nous couvrirons les algorithmes pour l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage par renforcement. En d'autres termes, nous verrons comment l'apprentissage automatique est axé sur les tâches (par exemple, prédire la valeur suivante), sur les données (par exemple, identifier et classer les groupes de clients) et est capable d'apprendre de ses propres erreurs.
Nous deviendrons également un peu plus techniques - juste un peu - lorsque nous aborderons la théorie de l'apprentissage computationnel, les big data, les statistiques, l'apprentissage et l'optimisation, les réseaux bayésiens, les machines à vecteurs de support, les algorithmes génétiques et l'exploration de données. Là encore, nous avons fait de notre mieux pour simplifier ces concepts pour le profane.
À la fin de ce livre, nous avons également recommandé des technologies d'IA connexes, des outils open source et des langages de programmation. Enfin, si vous souhaitez apprendre à développer cette technologie ou au moins à en comprendre les caractéristiques les plus techniques.
Il va sans dire que l'apprentissage automatique est un domaine nouveau et passionnant qui offre de nombreuses applications bénéfiques. Il facilite un diagnostic médical plus précis, il peut simplifier le marketing des produits, créer des prévisions de vente plus précises, améliorer la précision de nombreuses règles financières, simplifier la documentation qui prend beaucoup de temps, affiner la maintenance prédictive, et une foule d'autres avantages.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781738904938 |
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| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
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