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Apprentissage artificiel : deep learning, concepts et algorithmes

Author: Antoine Cornuéjols; Laurent Miclet; Vincent Barra
Publisher: Paris : Eyrolles, DL 2018.
Series: Algorithmes (Paris)
Edition/Format:   Print book : French : 3e éditionView all editions and formats
Summary:
Les programmes d'intelligence artificielle sont aujourd'hui capables de reconnaître des commandes vocales, d'analyser automatiquement des photos satellites, d'assister des experts pour prendre des décisions dans des environnements complexes et évolutifs (analyse de marchés financiers, diagnostics médicaux...), de fouiller d'immenses bases de données hétérogènes, telles les innombrables pages du Web... Pour  Read more...
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Details

Document Type: Book
All Authors / Contributors: Antoine Cornuéjols; Laurent Miclet; Vincent Barra
ISBN: 9782212675221 2212675224
OCLC Number: 1037951661
Description: 1 vol. (X-899 p.) : ill. ; 23 cm.
Series Title: Algorithmes (Paris)
Responsibility: Antoine Cornuéjols, Laurent Miclet, Vincent Barra.
More information:

Abstract:

Les programmes d'intelligence artificielle sont aujourd'hui capables de reconnaître des commandes vocales, d'analyser automatiquement des photos satellites, d'assister des experts pour prendre des décisions dans des environnements complexes et évolutifs (analyse de marchés financiers, diagnostics médicaux...), de fouiller d'immenses bases de données hétérogènes, telles les innombrables pages du Web... Pour réaliser ces tâches, ils sont dotés de modules d'apprentissage leur permettant d'adapter leur comportement à des situations jamais rencontrées, ou d'extraire des lois à partir de bases de données d'exemples. Ce livre présente les concepts qui sous-tendent l'apprentissage artificiel, les algorithmes qui en découlent et certaines de leurs applications. Son objectif est de décrire un ensemble d'algorithmes utiles en tentant d'établir un cadre théorique pour l'ensemble des techniques regroupées sous ce terme "d'apprentissage artificiel". La troisième édition de ce livre a été complètement réorganisée pour s'adapter aux évolutions très significatives de l'apprentissage artificiel ces dernières années. Une large place y est accordée aux techniques d'apprentissage profond et à de nouvelles applications, incluant le traitement de flux de données.

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