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Machine Learning - 2e édition: Programmes libres (GPLv3) essentiels au développement de solutions big data - Couverture souple
Synopsis
Un livre très appliqué avec des codes sources libres (sur un site d'accompagnement sur github en GPLv3) implémentant les algorithmes d'apprentissage et de recherche d'information (big data) les plus populaires à l'université et en production (Google, Facebook). Par rapport à nos ouvrages existants, il présente les nouveautés développées en apprentissage ces dernières années, notamment l'ordonnancement (learning to rank) et l'apprentissage semi-supervisé, appliquées quotidiennement en industrie dans les moteurs de Google et de Facebook. Contient des exercices corrigés.
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À propos de l?auteur
Massih-Reza Amini, professeur d'informatique à l'université Grenoble Alpes (UGA), est titulaire d'une thèse sur l'étude de nouveaux cadres et modèles d'apprentissage statistiques pour les nouvelles applications émergentes issues d'Internet. Il est co-auteur de plus d'une centaine d'articles scientifiques parus parmi les actes de conférences et de revues les plus prestigieux des domaines de l'apprentissage automatique et de la recherche d'information. Il est également co-auteur des ouvrages Recherche d'information et Data science parus ans Eyrolles.
À propos de la quatrième de couverture
Un livre très appliqué avec des codes sources libres (sur un site d'accompagnement sur github en GPLv3) implémentant les algorithmes d'apprentissage et de recherche d'information (big data) les plus populaires à l'université et en production (Google, Facebook). Par rapport à nos ouvrages existants, il présente les nouveautés développées en apprentissage ces dernières années, notamment l'ordonnancement (learning to rank) et l'apprentissage semi-supervisé, appliquées quotidiennement en industrie dans les moteurs de Google et de Facebook. Contient des exercices corrigés.
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Machine Learning - 2e édition: Programmes libres (GPLv3) essentiels au développement de solutions big data
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