(environ
272
pages)
Introduction au Machine Learning - 3e éd.
Auteur(s) Chloé-Agathe Azencott (A01)
Editeur(s) DUNOD
Collection(s) InfoSup
Ean :
9782100880423
Date de parution :
04/06/2025
Résumé : 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 3eédition 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 3eédition propose de nouveaux exercices mis à jour.
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