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  •    Sujet : Apprentissage automatique
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TensorFlow pour le deep learning : de la régression linéaire à l'apprentissage par renforcement
Livre TensorFlow pour le deep learning : de la régression linéaire à l'apprentissage par renforcement

par Ramsundar, Bharath ; Zadeh, Reza Bosagh

First interactive ; O'Reilly Media

2018 -

  • Disponible - 681.51 RAM

    Niveau 3 - Informatique

Résumé : Pour apprendre à résoudre des problèmes d'apprentissage automatique avec TensorFlow, la bibliothèque logicielle révolutionnaire de Google pour le deep learning. Après avoir présenté ses concepts fondamentaux, les auteurs expliquent comment construire des systèmes d'apprentissage simples, transformer des prototypes en modèles de haute qualité et gérer des jeux de données en langage naturel. ©Electre 2018

Big data, machine learning et apprentissage profond
Livre Big data, machine learning et apprentissage profond

par Tufféry, Stéphane (1965-....)

Éditions Technip

2019 -

  • Disponible - 681.1 TUF

    Niveau 3 - Informatique

Résumé : Une présentation des big data du point de vue des applications, des méthodes d'analyses et de modélisation, des outils informatiques et de l'optimisation de la programmation dans R et d'autres logiciels tels que Spark et H2O. Les principes de l'apprentissage profond sont détaillés, ainsi que ses trois principales bibliothèques : MXNet, PyTorch et Keras-TensorFlow. ©Electre 2019

Machine learning : les fondamentaux
Livre Machine learning : les fondamentaux

par Harrison, Matt

First interactive ; O'Reilly

2020 -

  • Disponible - 681.1 HAR

    Niveau 3 - Informatique

Résumé : Un ouvrage présentant les techniques actuelles de traitement et de visualisation de données structurées fondées sur l'approche de classification ou sur celle de régression. ©Electre 2020

Design sous artifice : la création au risque du machine learning
Livre Design sous artifice : la création au risque du machine learning

par Masure, Anthony (1983-....)

Haute école d'art et de design-Genève

2023 -

  • Disponible - 741-8 MAS

    Niveau 3 - Arts

Résumé : Les technologies du machine learning font l'objet de nombreuses controverses techniques et épistémologiques. Intégrées aux industries créatives, elles viennent reconfigurer les pratiques de design faisant planer la menace d'une globalisation esthétique et d'une homogénéisation des modes de vie. Une réflexion pour une automatisation sur-mesure et maîtrisée. ©Electre 2023

Le "dialogue" homme-machine : un qui-pro-quo ?
Livre Le "dialogue" homme-machine : un qui-pro-quo ?

par Guibert, Gaëll (1973-....)

l'Harmattan

2010 -

  • Disponible - 803.5 GUI

    Niveau 3 - Langues et littératures

Résumé : Réflexion sur le dialogue homme-machine. La communication avec les machines reste encore trop souvent déficiente, malgré les prouesses technologiques. L'auteur analyse différents modèles sous-jacents aux systèmes homme-machine classiques à partir du schéma du dialogue issu des théories de E. Benveniste et A. Culioli.

Optimisation et apprentissage
Livre Optimisation et apprentissage

Iste éditions

2023 -

  • Disponible - 681.7 OPT

    Niveau 3 - Informatique

Résumé : À partir de cas concrets notamment tirés du domaine scientifique, les contributeurs analysent les interactions entre le domaine de l'apprentissage automatique et celui de l'optimisation. Ils expliquent les similitudes entre les deux, les composantes partagées comme la représentation, l'évaluation et la recherche itérative, et la coopération par le partage de méthodes entre ces deux domaines. ©Electre 2023

Gradient boosting : exploitez les arbres de décision pour le machine learning : XGBoost, CatBoost, LightGBM
Livre Gradient boosting : exploitez les arbres de décision pour le machine learning : XGBoost, CatBoost, LightGBM

par Saupin, Guillaume (1982-....)

Éditions ENI

2022 -

  • Disponible - 681.21 SAU

    Niveau 3 - Informatique

Résumé : Une présentation du fonctionnement des gradient boosting trees, une technique de machine learning utilisée dans les tâches de régression et de classification sur des arbres de décision. Les bonnes pratiques de la data science et des connaissances techniques sur les modèles de machine learning sont également introduits.

Apprentissage artificiel : concepts et algorithmes : de Bayes et Hume au deep learning
Livre Apprentissage artificiel : concepts et algorithmes : de Bayes et Hume au deep learning

par Barra, Vincent ; Cornuéjols, Antoine ; Miclet, Laurent

Eyrolles

2021 -

  • Disponible - 681.21 BAR

    Niveau 3 - Informatique

Résumé : Présentation des concepts de l'apprentissage artificiel et des approches algorithmiques dans le cadre des applications industrielles les plus courantes : la reconnaissance de forme, la fouille de données, le diagnostic mais aussi le développement des neurones profonds, la vision artificielle ou la compréhension de la parole et du langage. ©Electre 2021

Machine learning pour l'économétrie
Livre Machine learning pour l'économétrie

par Gaillac, Christophe (1989-....) ; L'Hour, Jérémy (1990-....)

Economica

2023 -

  • Disponible - 330.14 GAI

    Niveau 3 - Economie

Résumé : Les fondements des méthodes de machine learning, leur utilisation en économétrie et leurs applications économiques sont complétés par des exemples empiriques, des programmes et des exercices de mise en application. ©Electre 2023

Développer des applications machine learning
Livre Développer des applications machine learning

par Ameisen, Emmanuel

First interactive ; O'Reilly

2020 -

  • Disponible - 681.21 AME

    Niveau 3 - Informatique

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

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Apprentissage automatique

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    • Apprentissage-machine ;
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