Avis des lecteurs
Résumé:Le livre est salué pour son introduction claire et accessible aux systèmes dynamiques pilotés par les données, rendant les concepts mathématiques complexes compréhensibles et applicables, en particulier grâce aux codes Python et aux exemples de calcul qui l'accompagnent. Il est bien structuré et couvre une gamme de sujets allant des plus simples aux plus avancés, attirant les professionnels comme les étudiants. Cependant, certaines critiques notent qu'il suppose un certain degré de connaissances préalables, en particulier en algèbre linéaire, et qu'il y a eu des problèmes d'expédition et d'emballage.
Avantages:⬤ Des explications claires et accessibles de concepts complexes.
⬤ Couverture complète des systèmes dynamiques pilotés par les données.
⬤ Approche pédagogique solide avec des exemples informatiques.
⬤ Codes Python, Matlab, Julia et R d'accompagnement pour les applications pratiques.
⬤ Bon équilibre entre la théorie et l'application pratique.
⬤ Nouveaux chapitres sur des sujets modernes comme l'apprentissage par renforcement.
⬤ Suppose des connaissances préalables, en particulier en algèbre linéaire.
⬤ Certains lecteurs l'ont trouvé dense ou avancé pour des débutants.
⬤ Des problèmes d'expédition ont été notés, notamment des livres endommagés pendant le transport et des retards de livraison.
(basé sur 20 avis de lecteurs)
Titre original :
Data-Driven Science and Engineering: Machine Learning, Dynamical Systems, and Control
Contenu du livre :
La découverte guidée par les données révolutionne la façon dont nous modélisons, prédisons et contrôlons les systèmes complexes. Avec Python et MATLAB(R), ce manuel forme les mathématiciens et les ingénieurs à la prochaine génération de découvertes scientifiques en offrant une large vue d'ensemble de l'intersection croissante des méthodes basées sur les données, de l'apprentissage automatique, de l'optimisation appliquée et des domaines classiques des mathématiques de l'ingénieur et de la physique mathématique.
En mettant l'accent sur l'intégration de la modélisation et du contrôle des systèmes dynamiques avec des méthodes modernes d'apprentissage automatique appliqué, ce texte inclut des méthodes qui ont été choisies pour leur pertinence, leur simplicité et leur généralité. Les sujets abordés vont de l'introduction au niveau de la recherche, ce qui le rend accessible aux étudiants avancés de premier cycle et aux étudiants débutants de deuxième cycle en ingénierie et en sciences physiques. La deuxième édition comporte de nouveaux chapitres sur l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage automatique informé par la physique, de nouvelles sections importantes dans l'ensemble de l'ouvrage et des exercices de chapitre.
Du matériel supplémentaire en ligne - y compris des vidéos de cours par section, des devoirs, des données et du code en MATLAB(R), Python, Julia et R - est disponible sur databookuw. com.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781009098489 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Relié |
| Année de publication : | 2022 |
| Nombre de pages : | 550 |
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