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Machine Learning. Programmes libres (GPLv3) essentiels au développement de solutions big data
2e édition
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- Nombre de pages308
- FormatGrand Format
- PrésentationBroché
- Poids0.68 kg
- Dimensions19,1 cm × 23,0 cm × 2,0 cm
- ISBN978-2-212-67947-2
- EAN9782212679472
- Date de parution18/06/2020
- CollectionAlgorithmes
- ÉditeurEyrolles
- PréfacierFrancis Bach
Résumé
Un livre très appliqué avec des codes sources libres (sur un site d'accompagnement sur github en GPLv3) implémentant les algorithmes d'apprentissage et de recherche d'information (big data) les plus populaires à l'université et en production (Google, Facebook). Par rapport à nos ouvrages existants, il présente les nouveautés développées en apprentissage ces dernières années, notamment l'ordonnancement (learning to rank) et l'apprentissage semi-supervisé, appliquées quotidiennement en industrie dans les moteurs de Google et de Facebook.
Contient des exercices corrigés.
Contient des exercices corrigés.
L'éditeur en parle
A qui s'adresse ce livre ? Aux élèves ingénieurs, étudiants de master et doctorants en mathématiques appliquées, algorithmique, recherche opérationnelle, gestion de production, aide à la décision. Aux ingénieurs, enseignants-chercheurs, informaticiens, industriels, économistes et décideurs ayant à résoudre des problèmes de classification, de partitionnement et d'ordonnancement à large échelle.
