Machine Learning - Programmes libres (GPLv3) essentiels au développement de solutions big data - Grand Format

2e édition

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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.

Caractéristiques

  • Date de parution
    18/06/2020
  • Editeur
  • Collection
  • ISBN
    978-2-212-67947-2
  • EAN
    9782212679472
  • Format
    Grand Format
  • Présentation
    Broché
  • Nb. de pages
    308 pages
  • Poids
    0.68 Kg
  • Dimensions
    19,1 cm × 23,0 cm × 2,0 cm

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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.

À propos de l'auteur

Biographie de Massih-Reza Amini

Massih-Reza Amini, professeur d'informatique à l'université Grenoble Alpes (UGA), est titulaire d'une thèse sur l'étude de nouveaux cadres et modèles d'apprentissage statistiques pour les nouvelles applications émergentes issues d'Internet. Il est co-auteur de plus d'une centaine d'articles scientifiques parus parmi les actes de conférences et de revues les plus prestigieux des domaines de l'apprentissage automatique et de la recherche d'information.
Il est également co-auteur des ouvrages Recherche d'information et Data science parus ans Eyrolles.

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