Le Machine learning avec Python. La bible des data scientists
Par : ,Formats :
- Réservation en ligne avec paiement en magasin :
- Indisponible pour réserver et payer en magasin
- Nombre de pages376
- PrésentationBroché
- FormatGrand Format
- Poids0.77 kg
- Dimensions19,0 cm × 23,0 cm × 2,2 cm
- ISBN978-2-412-03446-0
- EAN9782412034460
- Date de parution15/02/2018
- ÉditeurFirst
- TraducteurDaniel Rougé
Résumé
Vous aussi participez à la révolution qui ramène l'intelligence artificielle au coeur de notre société, grace aux data scientists. La data science consiste à traduire des problèmes de toute autre nature, en problèmes de modélisation quantitative, résolus par des algorithmes de traitement. Ce livre se présente comme une référence pour tous les développeurs, statisticiens ou chefs de projets ayant à résoudre des problèmes liés à la data science.
Au programme : Pourquoi utiliser le machine learning Les différentes versions de Python L'apprentissage non supervisé et le préprocessing Représenter les données Processus de validation Algorithmes, chaînes et pipeline Travailler avec des données de type texte Du prototype à la production
Au programme : Pourquoi utiliser le machine learning Les différentes versions de Python L'apprentissage non supervisé et le préprocessing Représenter les données Processus de validation Algorithmes, chaînes et pipeline Travailler avec des données de type texte Du prototype à la production
Vous aussi participez à la révolution qui ramène l'intelligence artificielle au coeur de notre société, grace aux data scientists. La data science consiste à traduire des problèmes de toute autre nature, en problèmes de modélisation quantitative, résolus par des algorithmes de traitement. Ce livre se présente comme une référence pour tous les développeurs, statisticiens ou chefs de projets ayant à résoudre des problèmes liés à la data science.
Au programme : Pourquoi utiliser le machine learning Les différentes versions de Python L'apprentissage non supervisé et le préprocessing Représenter les données Processus de validation Algorithmes, chaînes et pipeline Travailler avec des données de type texte Du prototype à la production
Au programme : Pourquoi utiliser le machine learning Les différentes versions de Python L'apprentissage non supervisé et le préprocessing Représenter les données Processus de validation Algorithmes, chaînes et pipeline Travailler avec des données de type texte Du prototype à la production
