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Introduction au Machine Learning - 3e éd.
Por CHLOÉ-AGATHE AZENCOTT
Sinopsis
Cet ouvrage s’adresse aux étudiantes et étudiants en informatique ou maths appliquées, en L3, master ou école d’ingénieurs.
Le Machine Learning est une discipline dont les outils puissants permettent aujourd’hui à de nombreux secteurs d’activité de réaliser des progrès spectaculaires grâce à l’exploitation de grands volumes de données.
Le but de cet ouvrage est de vous fournir des bases solides sur les concepts et les algorithmes de ce domaine en plein essor.
Il vous aidera à identifier les problèmes qui peuvent être résolus par une approche Machine Learning, à les formaliser, à identifier les algorithmes les mieux adaptés à chaque problème, à les mettre en oeuvre, et enfin à savoir évaluer les résultats obtenus.
Les notions de cours sont illustrées et complétées par 85 exercices, tous corrigés.
Cette 3e édition propose de nouveaux exercices mis à jour.
Le Machine Learning est une discipline dont les outils puissants permettent aujourd’hui à de nombreux secteurs d’activité de réaliser des progrès spectaculaires grâce à l’exploitation de grands volumes de données.
Le but de cet ouvrage est de vous fournir des bases solides sur les concepts et les algorithmes de ce domaine en plein essor.
Il vous aidera à identifier les problèmes qui peuvent être résolus par une approche Machine Learning, à les formaliser, à identifier les algorithmes les mieux adaptés à chaque problème, à les mettre en oeuvre, et enfin à savoir évaluer les résultats obtenus.
Les notions de cours sont illustrées et complétées par 85 exercices, tous corrigés.
Cette 3e édition propose de nouveaux exercices mis à jour.
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Ficha Técnica
Editorial: Dunod
ISBN: 9782100886685
Idioma: Francés
Fecha de lanzamiento: 25/06/2025
Especificaciones del producto
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