Couverture
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Informations
Introduction Au Machine Learning - 3e Éd.
Chloé-Agathe Azencott
Dernière mise à jour : 25/01/2026
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Fiche complétée
Éditeur
Dunod
Collection
InfoSup
Série
—
Numéro de série
—
Format
Broché
Présentation
Broché
Parution
25-06-2025
Pages
288
Poids
488
Largeur
17,1
Hauteur
24
Épaisseur
1,4
Classification
Sciences pures > Informatique théorique, Mathématiques discrètes
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Le machine learning offre aujourd’hui à de nombreux secteurs d’activité la possibilité de réaliser des progrès spectaculaires grâce à ses puissants outils qui facilitent l’exploitation de grands volumes de données. **Étudiantes et étudiants en informatique ou mathématiques appliquées** en L3, master ou école d’ingénieurs, ce manuel vous permettra d’**acquérir des bases solides sur les concepts et les algorithme**s du machine learning. Il vous fournit les outils nécessaires pour : * identifier et formaliser les problèmes qui peuvent être résolus par des approches de machine learning ; * mettre en oeuvre les algorithmes classiques les plus appropriés ; * implémenter ces algorithmes par vous-même afin d’en comprendre les tenants et aboutissants ; * évaluer et comparer les performances de plusieurs algorithmes de machine learning pour une application particulière. Les notions de cours sont complétées par **85 exercices, intégralement corrigés**, pour vous faciliter l’apprentissage et la validation de l’apprentissage.
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