L'Apprentissage Automatique En Action. Alan T. NormanЧитать онлайн книгу.
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L'apprentissage automatique en action
Une introduction pour le profane
Alan T. Norman
Traducteur : N`Doua Diby Gaston
Copyright © 2020 - Alan T. Norman. Tous droits réservés.
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Table des matières
Ce livre n’aborde pas les algorithmes d'apprentissage automatique de codage
Une introduction pour le profane
Chapitre 1. Qu'est-ce que l'apprentissage automatique
Programmation explicite ou formation à l'algorithme
Définitions: intelligence artificielle ou apprentissage automatique ou réseaux neuronaux
APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE SUPERVISÉ OU APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE NON SUPERVISÉ
Quels sont les problèmes que l'apprentissage automatique peut résoudre ?
La boîte noire: ce que nous ne savons pas sur l'apprentissage machine
Chapitre 2. Le nettoyage, l'étiquetage et la conservation des ensembles de données
Nettoyage De L'ensemble Des Données
nécessité de très grands ensembles de données pour le ML
Chapitre 3. Choisir ou écrire un algorithme ml
Types d'algorithmes populaires
L’algorithme D'apprentissage K-Means Clustering
Ce qu'il faut pour écrire un nouvel algorithme
Chapitre 4. Formation et déploiement d'un algorithme
Ingénierie du réglage et des fonctionnalités
Se Débarrasser D’un Algorithme
Chapitre 5. les applications pratiques de l'apprentissage automatique
Assistants vocaux, maisons et voitures intelligentes
Les livres bonus des Bitcoin Whales
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Pourquoi J'ai Ecrit Ce Livre
Bienvenue dans le monde de l'apprentissage automatique !
L'intelligence artificielle est prête à changer le cours de l'histoire humaine, peut-être plus que toute autre technologie. Une grande partie de cette révolution est l'apprentissage automatique.
L'apprentissage automatique est la science qui consiste à apprendre aux ordinateurs à faire des prédictions à partir de données. À un niveau élémentaire, l'apprentissage automatique consiste à donner à un ordinateur un ensemble de données et à lui demander de faire une prédiction. Au début, l'ordinateur se trompera sur de nombreuses prédictions. Cependant, au fil des milliers de prédictions, l'ordinateur ré-outillera son algorithme et fera de meilleures prédictions.
Ce type d'informatique prédictive était autrefois impossible. Les ordinateurs ne pouvaient tout simplement pas stocker suffisamment de données ni les traiter assez rapidement pour apprendre efficacement. Aujourd'hui, au fil des années, les ordinateurs deviennent de plus en plus intelligents à un rythme rapide. Les progrès réalisés en matière de stockage et de puissance de traitement des données sont à l'origine de cette tendance à l'amélioration des machines. En conséquence, les ordinateurs d'aujourd'hui font des choses qui étaient impensables il y a seulement une ou deux décennies.
L'apprentissage automatique affecte déjà votre vie quotidienne. Amazon utilise l'apprentissage automatique pour prévoir les produits que vous voudrez acheter. Gmail l'utilise pour filtrer les messages spam de votre boîte de réception. Vos recommandations de films sur Netflix sont exécutées sur une base d’algorithmes d'apprentissage automatique.
Cependant, l'impact de l'apprentissage automatique ne s'arrête pas là. Les algorithmes d'apprentissage automatique font des prévisions dans toutes sortes de secteurs, de l'agriculture aux soins de santé. De plus, ses effets se feront sentir dans de nouvelles industries