Deep learning en action - La référence du praticien - Grand Format

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Plongez au coeur du Deep Learning. Ce livre a été écrit pour tous ceux qui souhaitent s'initier au Deep Learning (apprentissage profond). Il est la... Lire la suite
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Résumé

Plongez au coeur du Deep Learning. Ce livre a été écrit pour tous ceux qui souhaitent s'initier au Deep Learning (apprentissage profond). Il est la suite logique du titre "Le Machine learning avec Python" paru en février 2018. Le Deep Learning est une technologie nouvelle qui évolue très rapidement. Ce livre en présente les bases principales de cette technologie. Au coeur de celle-ci on trouve les réseaux de neurones profonds, permettant de modéliser tous types de données et les réseaux de convolution, capables de traiter des images.
Et enfin, cette technologie de plus en plus utilisée dans les applications d'intelligence artificielle introduit le notion de Reinforcement Learning (apprentissage par renforcement) qui permet d'optimiser les prises de décision par exemple pour le fonctionnement d'un robot.

Caractéristiques

  • Date de parution
    24/05/2018
  • Editeur
  • ISBN
    978-2-412-03744-7
  • EAN
    9782412037447
  • Format
    Grand Format
  • Présentation
    Broché
  • Nb. de pages
    534 pages
  • Poids
    1.05 Kg
  • Dimensions
    18,9 cm × 23,0 cm × 3,0 cm

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L'éditeur en parle

Plongez au coeur du Deep Learning. Ce livre a été écrit pour tous ceux qui souhaitent s'initier au Deep Learning (apprentissage profond). Il est la suite logique du titre "Le Machine learning avec Python" paru en février 2018. Le Deep Learning est une technologie nouvelle qui évolue très rapidement. Ce livre en présente les bases principales de cette technologie. Au coeur de celle-ci on trouve les réseaux de neurones profonds, permettant de modéliser tous types de données et les réseaux de convolution, capables de traiter des images.
Et enfin, cette technologie de plus en plus utilisée dans les applications d'intelligence artificielle introduit le notion de Reinforcement Learning (apprentissage par renforcement) qui permet d'optimiser les prises de décision par exemple pour le fonctionnement d'un robot.

À propos des auteurs

Josh Patterson est actuellement vice-président de la division ingénierie de chantier de la société Skymind. Il a précédemment travaillé comme architecte de solutions principal chez Cloudera et en tant qu'ingénieur spécialisé en apprentissage automatique et en systèmes distribués pour la Tennessee ValleyAuthority. Adam Gibson est le directeur technique de Skymind. Cet expert en gestion de grands volumes de données en temps réel a travaillé à la mise en oeuvre de projets d'apprentissage automatique aussi bien pour des sociétés cotées en Bourse aux Etats-Unis que pour des fonds spéculatifs, des incubateurs de startups ou des entreprises de relations publiques.

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