Sciences des données et apprentissage en grande dimension

Par : Stéphane Mallat
Formats :
Expédié sous 127 jours
Cet article sera commandé chez un fournisseur et vous sera envoyé 127 jours après la date de votre commande.
Nous vous prions de nous excuser mais rencontrons momentanément des soucis d'approvisionnement. C’est le moment de vous laisser tenter par nos livres numériques et notre offre occasion.
  • Paiement en ligne :
    • Livraison à domicile ou en point Mondial Relay estimée à partir du 29 octobre
      Cet article sera commandé chez un fournisseur et vous sera envoyé 127 jours après la date de votre commande.
    • Retrait Click and Collect en magasin gratuit
  • Réservation en ligne avec paiement en magasin :
    • Indisponible pour réserver et payer en magasin
  • Nombre de pages64
  • PrésentationBroché
  • Poids0.09 kg
  • Dimensions12,0 cm × 18,5 cm × 0,7 cm
  • ISBN978-2-7226-0711-8
  • EAN9782722607118
  • Date de parution12/11/2024
  • CollectionLeçons inaugurales
  • ÉditeurCollège de France

Résumé

La performance des algorithmes d'analyse de données a fait un bond ces dernières années, non seulement grâce à l'augmentation des capacités de calcul et aux masses de données, mais aussi grâce à l'évolution rapide des algorithmes d'apprentissage, et par conséquent de l'intelligence artificielle. L'analyse automatique des données numériques est devenue un enjeu industriel, sociétal et scientifique majeur.
Les sciences des données développent des algorithmes capables d'apprendre, comme les réseaux de neurones, avec des données de grande dimension. Il est pour cela nécessaire de comprendre les principes de l'apprentissage, en faisant appel à de nombreuses branches des mathématiques dont les statistiques, l'analyse harmonique et la géométrie.