!!> Télécharger ➿ Machine Learning avec Scikit-Learn - 2e éd. - Mise en oeuvre et cas concrets ➺ Auteur Aurlien Gron – Pccare247.us

Machine Learning avec Scikit-Learn - 2e éd. - Mise en oeuvre et cas concretsL Apprentissage Automatique Machine Learning Est Aujourd Hui En Pleine Explosion Mais De Quoi S Agit Il Exactement, Et Comment Pouvez Vous Le Mettre En Oeuvre Dans Vos Propres Projets L Objectif De Cet Ouvrage Est De Vous Expliquer Les Concepts Fondamentaux Du Machine Learning Et De Vous Apprendre Ma Triser Les Outils Qui Vous Permettront De Cr Er Vous M Me Des Syst Mes Capables D Apprentissage AutomatiqueVous Apprendrez Ainsi Utiliser Scikit Learn, Un Outil Open Source Tr S Simple Et N Anmoins Tr S Puissant Que Vous Pourrez Mettre En Oeuvre Dans Vos Syst Mes En Production Apprendre Les Bases Du Machine Learning En Suivant Pas Pas Toutes Les Tapes D Un Projet Utilisant Scikit Learn Et Pandas Ouvrir Les Bo Tes Noires Pour Comprendre Comment Fonctionnent Les Algorithmes Explorer Plusieurs Mod Les D Entra Nement, Notamment Les Machines Vecteur De Support SVM Comprendre Le Mod Le Des Arbres De D Cision Et Celui Des For Ts Al Atoires, Et Exploiter La Puissance Des M Thodes Ensemblistes Exploiter Des Techniques D Apprentissage Non Supervis Es Telles Que La R Duction De Dimensionnalit , La Classification Et La D Tection D AnomaliesAur Lien G Ron Est Consultant En Machine Learning Ex Googler, Il A Men L Quipe De Classification Des Vid Os De YouTube De Auparavant, Il Avait Cofond En La Soci T De Conseil Polyconseil, Puis En La Soci T WifirstIl A T Consultant Dans De Nombreux Domaines De La Sant Transfusion Sanguine Aux T L Coms SFR, Bollor Telecom , En Passant Par La Finance JP Morgan Et La Soci T G N Rale Et La D Fense Minist Re De La D Fense Nationale Du CanadaIl A Galement Enseign En Coles D Ing Nieurs

    8 thoughts on “!!> Télécharger ➿ Machine Learning avec Scikit-Learn - 2e éd. - Mise en oeuvre et cas concrets ➺ Auteur Aurlien Gron – Pccare247.us


  1. says:

    ce livre donne a la fois un aper us g n rale et th orique sur le machine learning tout en explorant des notions d une mani re plus pouss e, ses exemples de cas concret font vraiment la diff rence et permettent m me aux non initi s de se confronter des probl mes tr s int ressant, un bon achat pour qui s int resse au machine learning


  2. says:

    Grande utilit , p dagogique et excellente qualit


  3. says:

    Tres bonne intro aux algos de base de ml sur python.


  4. says:

    Ce livre est une r f rence que je vous conseille Tr s bon produit


  5. says:

    Livre est utile et adapt mon quotidien professionnel.


  6. says:

    Un livre passionnant pour ceux qui cherche la mise en pratique intelligente des algorithmes de Machine Learning que je recommande tous ceux qui veulent se lancer dans la data science Le livre pr sente les concepts fondamentaux de l apprentissage supervis , non supervis e, etc puis ensuite pr sente d une mani re graduelle les sp cificit s des dif rentes techniques performance, gradient, etc La logique de pr sentation des techniques est vraiment bien orchestr e et permet de comprendre les diff rences entre les algorithmes Loin de perdre ses lecteurs dans la fourniture de codes Python inutiles, l auteur permet de commencer travailler avec la librairie Scikit Learn, encore bravo pour cette capacit de donner envie La partie sur Tensor Flow est un peu plus aride j attends que l auteur produise un nouvel ouvrage sur le sujet sa grande p dagogie me permettra de m y lancer


  7. says:

    Il s agit d un livre sur les techniques d apprentissage, un style d ouvrage technique que l on trouve g n ralement chez l diteur O Reilly.Premi re surprise pour ma part lorsque j ai d couvert que Dunod ditait une traduction fran aise d un tel ouvrage initialement dit chez O Reilly Il faut savoir que l diteur am ricain a ferm dans les ann es 2000 sa filiale fran aise J avoue que m me si je suis habitu lire l anglais technique, il est bien plus facile et rapide de lire ce style d ouvrage dans sa langue natale Merci donc Anne Bohy qui a tr s bien traduit l ouvrage d Aur lien G ron Machine Learning avec Scikit Learn.Aur lien G ron, actuellement consultant, a travaill pour Google de 2013 2016 sur les classifications de vid os, voil donc d excellentes r f rences pour l auteur.Ce livre est en quelque sorte une introduction un deuxi me ouvrage sur l apprentissage profond qui est galement traduit et dit chez Dunod.Disons le tout de suite, pour aborder avec s r nit la lecture de cet ouvrage, de bonnes notions en statistiques sont requises et quelques notions en langage python seront appr ciables L usage de Scikit learn est abord au chapitre 2.Chaque chapitre se termine par quelques exercices pour v rifier la bonne compression des notions abord es dont la correction est donn e en fin de livre.Le premier chapitre pr sente les concepts fondamentaux des techniques d apprentissage, le deuxi me montre comment utiliser Scikit Learn pour mettre en oeuvre les techniques d apprentissage sur un cas concret, le chapitre 3 aborde le probl me de classification des donn es, le chapitre 4 explique comment fonctionne les algorithmes d apprentissage profond, les chapitres 5, 6, 7 abordent la description de plusieurs mod les de donn es tels que les machines vecteur de support et pour finir, le chapitre 8 d crit les techniques permettant d am liorer les performances de ces algorithmes en r duisant le volume de donn es traiter r duction de dimensionnalit.Le tout en 215 pages, assez rapide lire si vous disposez des pr requis cit s plus haut et qui permettent d aborder des sujets plus pointus tels que les techniques d apprentissage profond.


  8. says:

    Passionn d informatique et ayant quelques bases de programmation, je me suis dit que ce livre serait tr s int ressant Et en effet il l est, le sujet est certes complexe mais c est trait de mani re p dagogique et cela essaye de rendre simple le plus possible le machine learning H las je vois qu il me manque une vraie formation en informatique et la diff rence entre une passion et un m tier c est bien fait sentir N anmoins on arrive faire quelques trucs mais de l maitriser vraiment le sujet c est autre chose La puissance des math matiques et du machine Learning est juste incroyable Je pense prendre d autre livres de chez DUNOD pour essayer de combler mes lacunes en informatique, histoire de reprendre ce livre l avec un peu plus de savoir Et si les autres livres sont aussi bien faits et didactiques alors cela va tre super Pour revenir sur le livre, il est vraiment super, avec des exemples concrets et des exercices, des r alisations qui peuvent servir pour ainsi dire tels quel ou qui permettent de voir comment s articule les diff rentes notions abord es Je pense que c est bien plus qu une traduction, on sent une vraie compr hension du sujet par l auteur et on aimerait vraiment que tout nous paraissent aussi simple que cela a l air de l tre pour lui La lecture de ce livre m me si elle ne m am nera pas tout de suite une r elle utilisation s est vraiment av r e passionnante Je recommande vivement tous ceux qui sont int ress s par le sujet C est je pense coup s r un ouvrage de r f rence quasiment indispensable pour quiconque utilisant le Machine Learning.

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