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Résumé : Un guide pour optimiser les performances des applications fondées sur l'apprentissage automatique, gérer leurs flux, analyser leurs performances. ©Electre 2020

Résumé : Présentation de l'implémentation d'algorithmes d'apprentissage et de recherche d'informations (big data) accompagnée des codes sources libres (sur un site compagnon) et d'exercices corrigés. Le point sur les dernières avancées, notamment l'ordonnancement (learning to rank) et l'apprentissage semi-supervisé.

Résumé : Une découverte du machine learning qui se focalise notamment sur les réseaux de neurones, les réseaux bayésiens, les méthodes de classification, le pattern mining et les séries temporelles. Les codes informatiques sont proposés en Python, en C et en Java. ©Electre 2021

Résumé : Un tour d'horizon des notions mobilisées dans le domaine de l'intelligence artificielle : arbres de décision, méthodes d'ensembles, séparateurs à vastes marges, réseaux de neurones ou encore machine learning. Avec des exercices et leurs résultats.

Résumé : Des contributions pluridisciplinaires sur l'intelligence artificielle et le deep learning. Les auteurs interrogent les arts et les sciences du texte face à cette nouvelle technologie.

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