Titre original :
Machine Learning for Engineers
Contenu du livre :
Cette introduction complète à l'apprentissage automatique, conçue dès le départ pour les ingénieurs, fournira aux étudiants tout ce dont ils ont besoin pour commencer à appliquer les principes et les algorithmes de l'apprentissage automatique à des problèmes d'ingénierie réels.
En mettant l'accent sur les liens entre l'estimation, la détection, la théorie de l'information et l'optimisation, il comprend : un aperçu accessible des relations entre l'apprentissage automatique et le traitement du signal, fournissant une base solide pour une étude plus approfondie ; des explications claires des différences entre les techniques de pointe et les méthodes plus classiques, dotant les étudiants de toute la compréhension dont ils ont besoin pour faire des choix techniques éclairés ; la démonstration des liens entre les concepts de la théorie de l'information et leur pertinence pratique pour l'ingénierie ; des exemples reproductibles utilisant Matlab, permettant à l'étudiant de faire des expérimentations pratiques. En supposant seulement une compréhension de base des probabilités et de l'algèbre linéaire, et accompagné de diapositives de cours et de solutions pour les instructeurs, c'est l'introduction idéale à l'apprentissage automatique pour les étudiants en ingénierie de toutes les disciplines.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781316512821 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Relié |
| Année de publication : | 2022 |
| Nombre de pages : | 450 |
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