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Synopsis
Le Machine Learning est une discipline dont les outils puissantspermettent aujourd'hui à de nombreux secteurs d'activité de réaliserdes progrès spectaculaires grâce à l'exploitation de grands volumes dedonnées.Le but de cet ouvrage est de vous fournir des bases solides sur lesconcepts et les algorithmes de ce domaine en plein essor.Il vous aidera à identifier les problèmes qui peuvent être résolus parune approche Machine Learning, à les formaliser, à identifier lesalgorithmes les mieux adaptés à chaque problème, à les mettre enoeuvre, et enfin à savoir évaluer les résultats obtenus.Les notions de cours sont illustrées et complétées par 86 exercices,tous corrigés.AuQu'est-ce que le machine learning ? Apprentissage supervisé. Sélectionde modèles et évaluation. Inférence bayésienne. Régressionsparamétriques. Régularisation. Réseaux de neurones artificiels.Méthodes des plus proches voisins. Arbres et forêts. Machines àvecteurs de support. Réduction de dimension. Clustering.
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About the Author
Maîtresse de conférences au CBIO (Centre de bio-informatique) de MINES ParisTech, de l'Institut Curie et de l'INSERM.
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Introduction au Machine Learning
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