| Titre : | Apprentissage artificiel : Concepts et algorithmes de bayes et hume au deep learning/ Barra, Vincent; Cornuéjols, Antoine; Miclet, Laurent |
| Type de document : | texte imprimé |
| Editeur : | Paris : Eyrolles, 2021 |
| ISBN/ISSN/EAN : | 978-2-416-00104-8 |
| Format : | 990 p. / tab., img., sch. / 23 cm |
| Accompagnement : | 4e édition |
| Langues: | Français |
| Mots-clés: | Intelligence artificielle ; satellites ; Apprentissage artificiel ; Algorithmes supervisés ; Deep Learning ; Réseaux de neurones ; Applications intelligentes. |
| Résumé : |
Les programmes d'intelligence artificielle sont aujourd'hui capables de reconnaître des commandes vocales, d'analyser automatiquement des photos satellites, d'assister des experts pour prendre des décisions dans des environnements complexes et évolutifs (analyse de marchés financiers, diagnostics médicaux...), de fouiller d'immenses bases de données hétérogènes, telles les innombrables pages du Web...
Pour réaliser ces tâches, ils sont dotés de modules d'apprentissage leur permettant d'adapter leur comportement à des situations jamais rencontrées, ou d'extraire des lois à partir de bases de données d'exemples. Ce livre présente les concepts qui sous-tendent l'apprentissage artificiel, les algorithmes qui en découlent et certaines de leurs applications. Son objectif est de décrire un ensemble d'algorithmes utiles en tentant d'établir un cadre théorique pour l'ensemble des techniques regroupées sous ce terme « d'apprentissage artificiel ». La quatrième édition de ce livre a été augmentée et complètement réorganisée pour s'adapter aux évolutions très significatives de l'apprentissage artificiel ces dernières années. Une large place y est accordée aux techniques d'apprentissage profond et à de nouvelles applications, incluant le traitement de flux de données. |
| Note de contenu : |
Ce livre se veut un ouvrage de référence en français, couvrant de façon large et approfondie le domaine de l’apprentissage artificiel (machine learning) : il décrit à la fois les fondements théoriques, les algorithmes majeurs, et les applications contemporaines, notamment le « deep learning ».
Il est destiné aux étudiants de niveau Master ou école d’ingénieurs, ainsi qu’aux ingénieurs et décideurs souhaitant concevoir des applications d’apprentissage automatique. |
Exemplaires (1)
| Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
|---|---|---|---|---|---|
| 241600104801 | 006.31/02 | Livre | Bibliothèque Estin | Documentaires | Consultation sur place Exclu du prêt |
