Apprentissage machine: De la théorie à la pratique - by Amini Massih-Reza,Francis Bach

By Amini Massih-Reza,Francis Bach

Apprentissage computing device et intelligence artificielle

L'apprentissage laptop est l'un des domaines phares de l'intelligence artificielle. Il concerne l'étude et le développement de modèles quantitatifs permettant à un ordinateur d'accomplir des tâches sans qu'il soit explicitement programmé à les faire. Apprendre dans ce contexte revient à reconnaître des formes complexes et à prendre des décisions intelligentes. Compte tenu de toutes les entrées existantes, los angeles complexité pour y arriver réside dans le fait que l'ensemble des décisions possibles est généralement très difficile à énumérer. Les algorithmes en apprentissage computing device ont par conséquent été conçus dans le yet d'acquérir de l. a. connaissance sur le problème à traiter en se basant sur un ensemble de données limitées concerns de ce problème.

Un ouvrage de référence

Cet ouvrage présente les fondements scientifiques de l. a. théorie de l'apprentissage supervisé, les algorithmes les plus répandus développés suivant ce domaine ainsi que les deux cadres de l'apprentissage semi-supervisé et de l'ordonnancement, à un niveau obtainable aux étudiants de grasp et aux élèves ingénieurs. Nous avons ecu ici le souci de fournir un exposé cohérent reliant los angeles théorie aux algorithmes développés dans cette sphère. Mais cette étude ne se limite pas à présenter ces fondements, vous trouverez ainsi quelques programmes des algorithmes classiques proposés dans ce manuscrit, écrits en langage C (langage à l. a. fois uncomplicated et populaire), et à vacation spot des lecteurs qui cherchent à connaître le fonctionnement de ces modèles désignés parfois comme des boîtes noires.

À qui s'adresse ce livre ?

  • Aux élèves ingénieurs, étudiants de grasp et doctorants en mathématiques appliquées, algorithmique, recherche opérationnelle, gestion de creation, aide à los angeles décision.
  • Aux ingénieurs, enseignants-chercheurs, informaticiens, industriels, économistes et décideurs ayant à résoudre des problèmes de class, de partitionnement et d'ordonnancement à huge échelle.

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