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Nouveauté
Machine Learning pour Débutants avec Python Guide Complet + Projets Réels (IA, Deep Learning, Data Science)
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- FormatePub
- ISBN8235808096
- EAN9798235808096
- Date de parution18/04/2026
- Protection num.pas de protection
- Infos supplémentairesepub
- ÉditeurIoakim Ioakim
Résumé
Ce livre propose une introduction complète et pratique au Machine Learning avec Python. Il est conçu spécialement pour les débutants qui souhaitent comprendre les bases de l'intelligence artificielle et apprendre à construire des modèles étape par étape. L'ouvrage commence par les fondamentaux du Machine Learning, en expliquant les différents types d'apprentissage : supervisé, non supervisé et par renforcement.
Il introduit ensuite les bases de Python nécessaires pour manipuler les données et développer des modèles. Au fil des chapitres, le lecteur découvre plusieurs projets concrets tels que la détection de spam, la prédiction des prix des maisons, le clustering et les modèles de classification. Chaque projet est expliqué de manière simple, en combinant théorie et pratique. Le livre aborde également des notions plus avancées comme l'évaluation des modèles, l'optimisation des performances, les bases du Deep Learning et les réseaux de neurones artificiels.
L'objectif est de donner une compréhension claire du fonctionnement des systèmes d'intelligence artificielle modernes.À la fin de ce livre, le lecteur sera capable de comprendre le processus complet du Machine Learning, de préparer des données, d'entraîner des modèles et de les appliquer à des problèmes réels. C'est un guide essentiel pour les étudiants, débutants et toute personne intéressée par l'intelligence artificielle et la data science.
Il introduit ensuite les bases de Python nécessaires pour manipuler les données et développer des modèles. Au fil des chapitres, le lecteur découvre plusieurs projets concrets tels que la détection de spam, la prédiction des prix des maisons, le clustering et les modèles de classification. Chaque projet est expliqué de manière simple, en combinant théorie et pratique. Le livre aborde également des notions plus avancées comme l'évaluation des modèles, l'optimisation des performances, les bases du Deep Learning et les réseaux de neurones artificiels.
L'objectif est de donner une compréhension claire du fonctionnement des systèmes d'intelligence artificielle modernes.À la fin de ce livre, le lecteur sera capable de comprendre le processus complet du Machine Learning, de préparer des données, d'entraîner des modèles et de les appliquer à des problèmes réels. C'est un guide essentiel pour les étudiants, débutants et toute personne intéressée par l'intelligence artificielle et la data science.


















