Avis des lecteurs
Résumé:Le livre « MATLAB for Machine Learning » fournit une introduction complète à l'apprentissage automatique à l'aide de MATLAB, adaptée à la fois aux débutants et aux utilisateurs expérimentés. Il couvre des sujets essentiels tels que la classification, la régression, le clustering, les réseaux neuronaux et diverses applications pratiques avec des explications et des exemples clairs.
Avantages:⬤ Facile à suivre avec des explications claires.
⬤ Couvre un large éventail de sujets et d'applications liés à l'apprentissage automatique.
⬤ Inclut des exemples pratiques et des scénarios de cas.
⬤ Convient aussi bien aux débutants qu'aux personnes ayant une expérience de MATLAB.
⬤ Introduit des concepts avancés tels que l'apprentissage profond et les réseaux neuronaux.
⬤ Nécessite des connaissances de base en programmation pour démarrer.
⬤ Nombre limité de ressources d'apprentissage automatique spécifiques à MATLAB disponibles.
(basé sur 4 avis de lecteurs)
Titre original :
MATLAB for Machine Learning - Second Edition: Unlock the power of deep learning for swift and enhanced results
Contenu du livre :
Maîtrisez les outils MATLAB pour créer des applications d'apprentissage automatique grâce à une écriture de code efficace, guidée par des exemples pratiques illustrant la polyvalence de l'apprentissage automatique dans les applications du monde réel Caractéristiques principales Travaillez avec la boîte à outils MATLAB Machine Learning pour implémenter une variété d'algorithmes d'apprentissage automatique Évaluez, déployez et rendez opérationnels vos modèles personnalisés, en intégrant la détection des biais et la surveillance du pipeline Découvrez des approches efficaces de l'apprentissage profond pour la vision par ordinateur, l'analyse des séries temporelles et les prévisions L'achat de la version imprimée ou du livre Kindle inclut un livre électronique PDF gratuit Description de l'ouvrage
Découvrez pourquoi l'environnement de programmation MATLAB est très prisé par les chercheurs et les experts en mathématiques pour l'apprentissage automatique grâce à ce guide conçu pour améliorer votre maîtrise de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond à l'aide de MATLAB, ouvrant ainsi la voie à des applications avancées.
En naviguant dans les outils polyvalents d'apprentissage automatique de l'environnement MATLAB, vous apprendrez à interagir de manière transparente avec l'espace de travail. Vous passerez ensuite au nettoyage des données, à l'exploration des données et à l'analyse de divers types de données dans l'apprentissage automatique, et vous visualiserez les valeurs des données sur un graphique. Au fur et à mesure de votre progression, vous explorerez diverses techniques de classification et de régression, que vous appliquerez habilement à l'aide de fonctions MATLAB.
Ce livre vous enseigne l'essentiel des réseaux neuronaux, en vous guidant à travers l'ajustement des données, la reconnaissance des formes et l'analyse des grappes. Vous explorerez également les techniques de sélection et d'extraction de caractéristiques pour améliorer les performances par la réduction de la dimensionnalité. Enfin, vous exploiterez les outils MATLAB pour l'apprentissage profond et la gestion des réseaux neuronaux convolutifs.
À la fin de l'ouvrage, vous serez en mesure de mettre tout cela ensemble en appliquant les principaux algorithmes d'apprentissage automatique dans des scénarios du monde réel. Ce que vous apprendrez Découvrir différentes façons de transformer les données en informations précieuses Explorer les différents types de techniques de régression Comprendre les bases de la classification grâce à Naive Bayes et aux arbres de décision Utiliser le clustering pour regrouper les données sur la base de mesures de similarité Effectuer l'ajustement des données, la reconnaissance des formes et l'analyse des clusters Mettre en œuvre la sélection et l'extraction des caractéristiques pour la réduction de la dimensionnalité Exploiter les outils MATLAB pour l'exploration de l'apprentissage profond À qui ce livre s'adresse-t-il ?
Ce livre s'adresse aux ingénieurs ML, aux data scientists, aux ingénieurs DL et aux ingénieurs CV/NLP qui souhaitent utiliser MATLAB pour l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond. Une compréhension fondamentale des concepts de programmation est nécessaire pour commencer. Table des matières Explorer MATLAB pour l'apprentissage automatique Travailler avec des données dans MATLAB Prédiction à l'aide de la classification et de la régression Analyse de clustering et réduction de la dimensionnalité Introduction aux réseaux neuronaux artificiels Modélisation de l'apprentissage profond et des réseaux neuronaux convolutifs Traitement du langage naturel à l'aide de MATLAB MATLAB pour le traitement d'images et la vision par ordinateur Analyse de séries temporelles et prévisions avec MATLAB Outils MATLAB pour les systèmes de recommandation Détection d'anomalie dans MATLAB
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781835087695 |
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| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
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