Développer des applications machine learning / Emmanuel Ameisen

Public ISBD Titre : Développer des applications machine learning Type de document : texte imprimé Auteurs : Emmanuel Ameisen, Auteur Editeur : Paris : First interactive Année de publication : DL 2020 Autre Editeur : O'Reilly Importance : 1 vol. (XVI-257 p.) Présentation : ill. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-412-05802-2 Prix : 29,95 EUR Note générale : Index Langues : Français (fre) Langues originales : Anglais (eng) Mots-clés : Apprentissage automatique  Exploration de données Index. décimale : K.45 Intelligence artificielle et big-data, machine Learning Résumé : Le livre ultime pour rendre toutes les applications machine learning encore plus efficaces Ce livre s'adresse à tous les développeurs d'applications de type machine learning qui souhaitent optimiser les performances de leurs applications avant de les mettre en production. Au programme : Déterminez le but à atteindre pour votre application et mettez en oeuvre votre solution machine learning. Mettez en oeuvre votre premier pipeline machine learning pour optimiser la gestion des flux de données Evaluez votre modèle machine learning afin d'analyser ses performances Déployez et gérez des modèles dans un environnement de production Développer des applications machine learning [texte imprimé] / Emmanuel Ameisen, Auteur . - Paris : First interactive : O'Reilly, DL 2020 . - 1 vol. (XVI-257 p.) : ill. ; 24 cm. ISBN : 978-2-412-05802-2 : 29,95 EUR Index Langues : Français (fre) Langues originales : Anglais (eng) Mots-clés : Apprentissage automatique  Exploration de données Index. décimale : K.45 Intelligence artificielle et big-data, machine Learning Résumé : Le livre ultime pour rendre toutes les applications machine learning encore plus efficaces Ce livre s'adresse à tous les développeurs d'applications de type machine learning qui souhaitent optimiser les performances de leurs applications avant de les mettre en production. Au programme : Déterminez le but à atteindre pour votre application et mettez en oeuvre votre solution machine learning. Mettez en oeuvre votre premier pipeline machine learning pour optimiser la gestion des flux de données Evaluez votre modèle machine learning afin d'analyser ses performances Déployez et gérez des modèles dans un environnement de production

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Le machine learning avec Python / Andreas C. Müller

Public ISBD Titre : Le machine learning avec Python : la bible des data scientists Type de document : texte imprimé Auteurs : Andreas C. Müller, Auteur ; Sarah Guido, Auteur Editeur : Paris : First interactive Année de publication : DL 2018 Autre Editeur : O'Reilly Importance : 1 vol. (XII-376 p.) Présentation : ill. Format : 23 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-412-03446-0 Prix : 35 EUR Note générale : Index Langues : Français (fre) Langues originales : Anglais (eng) Mots-clés : Apprentissage automatique  Python (langage de programmation) Index. décimale : K.45 Intelligence artificielle et big-data, machine Learning Résumé : Entrez de plain-pied dans le monde fascinant la data science Le machine learning avec Python : la bible des data scientists [texte imprimé] / Andreas C. Müller, Auteur ; Sarah Guido, Auteur . - Paris : First interactive : O'Reilly, DL 2018 . - 1 vol. (XII-376 p.) : ill. ; 23 cm. ISBN : 978-2-412-03446-0 : 35 EUR Index Langues : Français (fre) Langues originales : Anglais (eng) Mots-clés : Apprentissage automatique  Python (langage de programmation) Index. décimale : K.45 Intelligence artificielle et big-data, machine Learning Résumé : Entrez de plain-pied dans le monde fascinant la data science

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100054604	K.45 MUL	Livre	Salle "Rosa Parks"	RP-A1a	A Consulter sur Place Exclu du prêt
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Machine learning avec R / Scott V. Burger

Public ISBD Titre : Machine learning avec R : pour une modélisation mathématique rigoureuse Type de document : texte imprimé Auteurs : Scott V. Burger, Auteur Editeur : Paris : First interactive Année de publication : DL 2018 Autre Editeur : O'Reilly Importance : 1 vol. (X-224 p.) Présentation : ill. Format : 23 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-412-04115-4 Prix : 35 EUR Note générale : Index Langues : Français (fre) Langues originales : Anglais (eng) Mots-clés : R  Apprentissage automatique Index. décimale : K.45 Intelligence artificielle et big-data, machine Learning Résumé : L'apprentissage automatique est un sujet intimidant jusqu'à ce que vous en connaissiez les principes fondamentaux. Si vous comprenez les principes essentiels du codage, ce livre d'introduction vous aidera à acquérir une base solide dans le domaine de l'apprentissage automatique. En utilisant le langage de programmation R, vous commencerez par apprendre à modéliser avec la régression, puis vous passerez à des sujets plus avancés tels que les réseaux de neurones et les méthodes arborescentes. Finalement, vous plongerez dans le monde de l'apprentissage automatique. en utilisant le package caret associé au langage de programmation R. Une fois que vous aurez développé une réelle familiarité avec des sujets tels que la différence entre les modèles de régression et de classification, vous serez en mesure de résoudre de multiples problèmes d'apprentissage automatique. L'auteur, Scott V. Burger, fournit également plusieurs exemples pour vous aider à bâtir une connaissance pratique de l'apprentissage automatique. Explorez le domaine de l'apprentissage automatique, de ses modèles, de ses algorithmes et de l'entraînement des données Comprenez les algorithmes d'apprentissage automatique supervisés et non supervisés Examinez les notions statistiques utiles pour la conception de données à utiliser dans les modèles Plongez dans les modèles de régression linéaire utilisés dans les affaires et la science Utilisez des réseaux de neurones monocouches et multicouches pour calculer les sorties Regardez comment fonctionnent les modèles arborescents, y compris les arbres de décision courants Obtenez une vue complète de l'écosystème de l'apprentissage automatique en R Explorez la puissance des outils disponibles dans le package caret de R Machine learning avec R : pour une modélisation mathématique rigoureuse [texte imprimé] / Scott V. Burger, Auteur . - Paris : First interactive : O'Reilly, DL 2018 . - 1 vol. (X-224 p.) : ill. ; 23 cm. ISBN : 978-2-412-04115-4 : 35 EUR Index Langues : Français (fre) Langues originales : Anglais (eng) Mots-clés : R  Apprentissage automatique Index. décimale : K.45 Intelligence artificielle et big-data, machine Learning Résumé : L'apprentissage automatique est un sujet intimidant jusqu'à ce que vous en connaissiez les principes fondamentaux. Si vous comprenez les principes essentiels du codage, ce livre d'introduction vous aidera à acquérir une base solide dans le domaine de l'apprentissage automatique. En utilisant le langage de programmation R, vous commencerez par apprendre à modéliser avec la régression, puis vous passerez à des sujets plus avancés tels que les réseaux de neurones et les méthodes arborescentes. Finalement, vous plongerez dans le monde de l'apprentissage automatique. en utilisant le package caret associé au langage de programmation R. Une fois que vous aurez développé une réelle familiarité avec des sujets tels que la différence entre les modèles de régression et de classification, vous serez en mesure de résoudre de multiples problèmes d'apprentissage automatique. L'auteur, Scott V. Burger, fournit également plusieurs exemples pour vous aider à bâtir une connaissance pratique de l'apprentissage automatique. Explorez le domaine de l'apprentissage automatique, de ses modèles, de ses algorithmes et de l'entraînement des données Comprenez les algorithmes d'apprentissage automatique supervisés et non supervisés Examinez les notions statistiques utiles pour la conception de données à utiliser dans les modèles Plongez dans les modèles de régression linéaire utilisés dans les affaires et la science Utilisez des réseaux de neurones monocouches et multicouches pour calculer les sorties Regardez comment fonctionnent les modèles arborescents, y compris les arbres de décision courants Obtenez une vue complète de l'écosystème de l'apprentissage automatique en R Explorez la puissance des outils disponibles dans le package caret de R

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TensorFlow pour le deep learning / Bharath Ramsundar

Public ISBD Titre : TensorFlow pour le deep learning : de la régression linéaire à l'apprentissage par renforcement Type de document : texte imprimé Auteurs : Bharath Ramsundar, Auteur ; Reza Bosagh Zadeh, Auteur Editeur : Paris : First interactive Année de publication : DL 2018 Autre Editeur : O'Reilly Importance : 1 vol. (XII-245 p.) Présentation : ill. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-412-04116-1 Prix : 35 EUR Note générale : Index Langues : Français (fre) Langues originales : Anglais (eng) Mots-clés : TensorFlow  Apprentissage profond Index. décimale : K.45 Intelligence artificielle et big-data, machine Learning Résumé : Apprenez à résoudre des problèmes d'apprentissage automatique (même difficiles !) avec TensorFIow, la nouvelle bibliothèque logicielle révolutionnaire de Google pour le deep learning. TensorFlow pour le deep learning : de la régression linéaire à l'apprentissage par renforcement [texte imprimé] / Bharath Ramsundar, Auteur ; Reza Bosagh Zadeh, Auteur . - Paris : First interactive : O'Reilly, DL 2018 . - 1 vol. (XII-245 p.) : ill. ; 24 cm. ISBN : 978-2-412-04116-1 : 35 EUR Index Langues : Français (fre) Langues originales : Anglais (eng) Mots-clés : TensorFlow  Apprentissage profond Index. décimale : K.45 Intelligence artificielle et big-data, machine Learning Résumé : Apprenez à résoudre des problèmes d'apprentissage automatique (même difficiles !) avec TensorFIow, la nouvelle bibliothèque logicielle révolutionnaire de Google pour le deep learning.

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