Le machine learning avec R : Pour une modélisation mathématique rigoureuse

Burger, Scott V.

ISBN 10: 2412041156 / ISBN 13: 9782412041154

Published by Coédition First Interactive, 2018

About this Item

224 pages. French language. 8.98x7.40x0.63 inches. In Stock.

Seller Inventory # zk2412041156

Bibliographic Details

• Title: Le machine learning avec R : Pour une modélisation mathématique rigoureuse
• Publisher: Coédition First Interactive
• Publication Date: 2018
• Language: French
• ISBN 10: 2412041156
• ISBN 13: 9782412041154
• Binding: Paperback
• Condition: Brand New
• Weight: 0.48 kilograms

About this title

Synopsis

L'apprentissage automatique, un champ d'étude essentiel aux développements de l'Intelligence artificielle

L'apprentissage automatique est un sujet intimidant jusqu'à ce que vous en connaissiez les principes fondamentaux. Si vous comprenez les principes essentiels du codage, ce livre d'introduction vous aidera à acquérir une base solide dans le domaine de l'apprentissage automatique. En utilisant le langage de programmation R, vous commencerez par apprendre à modéliser avec la régression, puis vous passerez à des sujets plus avancés tels que les réseaux de neurones et les méthodes arborescentes.
Finalement, vous plongerez dans le monde de l'apprentissage automatique. en utilisant le package caret associé au langage de programmation R. Une fois que vous aurez développé une réelle familiarité avec des sujets tels que la différence entre les modèles de régression et de classification, vous serez en mesure de résoudre de multiples problèmes d'apprentissage automatique.
L'auteur, Scott V. Burger, fournit également plusieurs exemples pour vous aider à bâtir une connaissance pratique de l'apprentissage automatique.

Explorez le domaine de l'apprentissage automatique, de ses modèles, de ses algorithmes et de l'entraînement des données
Comprenez les algorithmes d'apprentissage automatique supervisés et non supervisés
Examinez les notions statistiques utiles pour la conception de données à utiliser dans les modèles
Plongez dans les modèles de régression linéaire utilisés dans les affaires et la science
Utilisez des réseaux de neurones monocouches et multicouches pour calculer les sorties
Regardez comment fonctionnent les modèles arborescents, y compris les arbres de décision courants
Obtenez une vue complète de l'écosystème de l'apprentissage automatique en R
Explorez la puissance des outils disponibles dans le package caret de R


O'Reilly

About the Author

Scott V. Burger est un data scientist vivant et travaillant à Seattle. Son expérience de la programmation vient du domaine de l'astrophysique, mais il l'utilise aussi dans de nombreux autres types de scénarios allant de l'informatique décisionnelle à l'optimisation des bases de données. Ayant construit une solide carrière bâtie sur la vulgarisation de concepts scientifiques auprès du grand public, Scott utilise cette expertise pour braquer les projecteurs sur le monde de l'apprentissage automatique au profit des utilisateurs du langage de programmation R