An Introduction to Multiagent Systems / Michael J. WOOLDRIDGE

Titre : An Introduction to Multiagent Systems Type de document : texte imprimé Auteurs : Michael J. WOOLDRIDGE, Auteur Mention d'édition : 2nd edition Editeur : John Wiley & Sons, Inc. Année de publication : 2011 Importance : 461 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-0-470-51946-2 Note générale : Contents Preface Acknowledgements Appendices Glossary of Key Terms References Index Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : Setting the Scene Intelligent Autonomous Agents Communication and Cooperation Multiagent Decision Making Coda

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Apprentissage artificiel : Concepts et algorithmes. De Bayes et Hume au Deep Learning / Vincent BARRA

Titre : Apprentissage artificiel : Concepts et algorithmes. De Bayes et Hume au Deep Learning Type de document : texte imprimé Auteurs : Vincent BARRA, Auteur ; Antoine CORNUÉJOLS, Auteur ; Laurent MICLET, Auteur Mention d'édition : 4e édition Editeur : Eyrolles Année de publication : 2021 Collection : Algorithmes (Paris), ISSN 1625-113X Importance : 990 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-416-00104-8 Note générale : Préface Table des matières Notations Bibliographie Index Catégories : Algorithmes Apprentissage automatique Intelligence artificielle Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : Des machines apprenantes ! L'induction exploitant la structure de l'espace des hypothèses L'induction par optimisation d'un critère inductif L'induction par comparaison et collaboration L'apprentissage descriptif L'apprentissage en environnement et non stationnaire Aspects pratiques et suppléments

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Apprentissage machine : de la théorie à la pratique / Massih-Reza AMINI

Titre : Apprentissage machine : de la théorie à la pratique Type de document : texte imprimé Auteurs : Massih-Reza AMINI, Auteur Editeur : Eyrolles Année de publication : 2015 Collection : Algorithmes, ISSN 1625-113X Importance : 272 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-212-13800-9 Note générale : Préface Table des matières Liste des algorithmes Notations Avant-propos Annexes Bibliogrpahie index Catégories : Apprentissage supervisé (intelligence artificielle) Intelligence computationnelle Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : Introduction à la théorie de l'apprentissage Algorithmes d'optimisation convexe sans contrainte Classification bi-classes Classification multi-classes Apprentissage semi-supervisé Apprentissage des fonctions d'ordonnancement

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Comprendre le Deep Learning : une introduction aux réseaux de neurones / Jean-Claude HEUDIN

Titre : Comprendre le Deep Learning : une introduction aux réseaux de neurones Type de document : texte imprimé Auteurs : Jean-Claude HEUDIN, Auteur Editeur : Science-eBook Année de publication : 2016 Importance : 178 p. ISBN/ISSN/EAN : 979-10-91245-44-9 Note générale : Épigraphe Table des matières Introduction Annexes Catégories : Apprentissage profond Apprentissage supervisé (intelligence artificielle) Intelligence computationnelle Ordinateurs neuronaux Réseaux neuronaux (informatique) Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : Prédicteurs et classifieurs Les réseaux de neurones L'apprentissage Programmer un réseau de neurones L'apprentissage profond Le Deep Learning en pratique

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Decision-Making Process. Concepts and Methods / Denis BOUYSSOU

Titre : Decision-Making Process. Concepts and Methods Type de document : texte imprimé Auteurs : Denis BOUYSSOU, Auteur ; Didier DUBOIS, Auteur ; Marc PIRLOT, Auteur ; Henri PRADE, Auteur Editeur : Wiley-ISTE Année de publication : 2009 Importance : 868 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-1-84821-116-2 Note générale : Contents Preface List of Authors Index Catégories : Markov, Processus de Modélisation des données (informatique) Prise de décision:Modèles mathématiques Probabilités Programmation linéaire Statistique bayésienne Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : From Decision Theory to Decision-aiding Methodology Binary Relations and Preference Modeling Formal Representations of Uncertainty Human Decision : Recognition plus Reasoning Multiple Objective Linear Programming Constraint Satisfaction Problems Logical Representation of Preference Decision under Risk : The Classical Expect Utility Model Decision under Uncertainty : The Classical Models Cardinal Extensions of the EU Model Based on the Choquet Integral A Survey of Qualitative Decision Rules under Uncertainty Cognitive Approach to Human Decision Making Bayesian Networks Planning under Uncertainty with Markov Decision Processes Multiattribute Utility Theory Conjoint Measurement Models for Preference Relations Aggregation Functions for Decision Making Subjective Evaluation Social Choice Theory and Multicriteria Decision Aiding Metric and Latticial Medians

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Deep Learning / Ian J. GOODFELLOW

Titre : Deep Learning Type de document : texte imprimé Auteurs : Ian J. GOODFELLOW, Auteur ; Yoshua BENGIO, Auteur ; Aaron C. COURVILLE, Auteur Editeur : The MIT Press Année de publication : 2016 Collection : Adaptative Computation and Machine Learning Importance : 775 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-0-262-03561-3 Note générale : Contents Website Acknowledgements Notation Bibliography Index Catégories : Apprentissage automatique Apprentissage profond Intelligence artificielle Méthode de Monte Carlo Théorie de l'information Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : Introduction APPLIED MATH AND MACHINE LEARNING BASICS Linear Algebra Probability and Information Theory Numerical Computation Machine Learning Basics DEEP NETWORKS: MODERN PRACTICES Deep Feedforward Networks Regularization for Deep Learning Optimization for Training Deep Models Convolutional Networks Sequence Modelling: Recurrent and Recursive Nets Practical Methodology Applications DEEP LEARNING RESEARCH Linear Factor Models Autoencoders Representation Learning Structured Probabilistic Models for Deep Learning Monte Carlo Methods Confronting the Partition Function Approximate Inference Deep Generative Models

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Deep Learning avec Keras et TensorFlow : Mise en œuvre et cas concrets / Aurélien GÉRON

Titre : Deep Learning avec Keras et TensorFlow : Mise en œuvre et cas concrets Type de document : texte imprimé Auteurs : Aurélien GÉRON, Auteur Mention d'édition : 3e éd. Editeur : Dunod Année de publication : 2024 Importance : 610 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-10-084769-3 Note générale : Table des matières Avant-propos Le mot de la fin Annexes Index Catégories : Apprentissage automatique Apprentissage par renforcement (intelligence artificielle) Apprentissage profond Réseaux neuronaux (informatique) TensorFlow (logiciel) Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : Les fondamentaux du Machine Learning Introduction aux réseaux de neurones artificiels avec Keras Entraînement de réseaux de neurones profonds Modèles personnalisés et entraînement avec TensorFlow Chargement et prétraitement de données avec TensorFlow Vision par ordinateur et réseaux de neurones convolutifs Traitement des séquences avec des RNN et des CNN Traitement automatique du langage naturel avec les RNN et les attentions Autoencodeurs, GAN et modèles de diffusion Apprentissage par renforcement Entraînement et déploiement à grande échelle de modèles TensorFlow

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A Guided Tour of Artificial Intelligence Research: 1., Knowledge Representation, Reasoning and Learning / Pierre MARQUIS ; Odile PAPINI ; Henri PRADE

Titre : A Guided Tour of Artificial Intelligence Research: 1., Knowledge Representation, Reasoning and Learning Type de document : texte imprimé Auteurs : Pierre MARQUIS, Éditeur scientifique ; Odile PAPINI, Éditeur scientifique ; Henri PRADE, Éditeur scientifique Editeur : Springer Nature Switzerland Année de publication : 2020 Importance : 803 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-3-030-06163-0 Note générale : General Presentation of the Guided Tour of Artificial Intelligence Reasearch Contents Preface Foreword Index Catégories : Intelligence artificielle Intelligence computationnelle Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : /

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A Guided Tour of Artificial Intelligence Research: 2., AI Algorithms / Pierre MARQUIS ; Odile PAPINI ; Henri PRADE

Titre : A Guided Tour of Artificial Intelligence Research: 2., AI Algorithms Type de document : texte imprimé Auteurs : Pierre MARQUIS, Éditeur scientifique ; Odile PAPINI, Éditeur scientifique ; Henri PRADE, Éditeur scientifique Editeur : Springer Nature Switzerland Année de publication : 2020 Importance : 803 p. Note générale : General Presentation of the Guided Tour of Artificial Intelligence Reasearch Contents Preface Foreword Index Catégories : Intelligence artificielle Intelligence computationnelle Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : /

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A Guided Tour of Artificial Intelligence Research: 3., Interfaces and Applications of Artificial Intelligence / Pierre MARQUIS ; Odile PAPINI ; Henri PRADE

Titre : A Guided Tour of Artificial Intelligence Research: 3., Interfaces and Applications of Artificial Intelligence Type de document : texte imprimé Auteurs : Pierre MARQUIS, Éditeur scientifique ; Odile PAPINI, Éditeur scientifique ; Henri PRADE, Éditeur scientifique Editeur : Springer Nature Switzerland Année de publication : 2020 Importance : 803 p. Note générale : General Presentation of the Guided Tour of Artificial Intelligence Reasearch Contents Preface Foreword Index Catégories : Intelligence artificielle Intelligence computationnelle Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : /

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Hands-On Large Language Models. Language Understanding and Generation / Jay ALAMMAR

Titre : Hands-On Large Language Models. Language Understanding and Generation Type de document : texte imprimé Auteurs : Jay ALAMMAR, Auteur ; Maarten GROOTENDORST, Auteur Editeur : O'Reilly Media Inc. Année de publication : 2024 Importance : 403 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-1-09-815096-9 Note générale : Table of Contents Preface Afterword Index About the Authors Colophon Langues : Anglais (eng) Catégories : Ingénierie de prompt Intelligence artificielle générative Systèmes conversationnels (informatique) Traitement automatique du langage naturel Tags : ChatGPT (logiciel) Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : UNDERSTANDING LANGUAGE MODELS An Introduction to Large Language Models Tokens and Embedding Looking Inside Large Language Models USING PRETRAINED LANGUAGE MODELS Text Classification Text Clustering and Topic Modeling Prompt Engineering Advanced Text Generation Technique and Tools Semantic Search and Retrieval-Augmented Generation Multimodal Large Language Models TRAINING AND FINE-TUNING LANGUAGE MODELS Creating Text Embedding Models Fine-Tuning Representation Models for Classification Fine-Tuning Generation Models

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Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems / Aurélien GÉRON

Titre : Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems Type de document : texte imprimé Auteurs : Aurélien GÉRON, Auteur Mention d'édition : 3rd edition Editeur : O'Reilly Media Inc. Année de publication : 2022 Importance : 834 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-1-09-812597-4 Note générale : Table of Contents Preface Appendices Index About the Author Colophon Catégories : Apprentissage automatique Apprentissage par renforcement (intelligence artificielle) Intelligence artificielle Python (langage de programmation) Réseaux neuronaux (informatique) Scikit-Learn (logiciel) TensorFlow (logiciel) Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : THE FUNDAMENTALS OF MACHINE LEARNING The Machine Learning Landscape End-to-End Machine Learning Project Classification Training Models Support Vector Machines Decision Trees Ensemble Learning and Random Forests Dimensionality Reduction Unsupervised Learning Techniques NEURAL NETWORKS AND DEEP LEARNING Introduction to Artificial Neural Networks with Keras Training Deep Neural Networks Custom Models and Training with TensorFlow Loading and Preprocessing Data with TensorFlow Deep Computer Vision Using Convolutional Neural Networks Processing Sequences Using RNNs and CNNs Natural Language Processing with RNNs and Attention Autoencoders, GANs, and Diffusion Models Reinforcement Learning Training and Deploying TensorFlow Models at Scale

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Informatique. Découverte du Machine Learning : Les outils de l'apprentissage automatique / Gérard FLEURY

Titre : Informatique. Découverte du Machine Learning : Les outils de l'apprentissage automatique Type de document : texte imprimé Auteurs : Gérard FLEURY, Auteur ; Philippe LACOMME, Auteur ; Matthieu GONDRAN, Auteur ; Chafik SAMIR, Auteur Editeur : Ellipses Année de publication : 2021 Collection : Technosup (Paris), ISSN 1275-3955 Importance : 306 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-340-04733-4 Note générale : Préface Avant-propos À qui s'adresse ce livre ? Remerciements Table des matières Index Catégories : Apprentissage automatique Exploration de données Intelligence computationnelle Langages de programmation Réseaux neuronaux (informatique) Séries chronologiques Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : Machine Learning Les réseaux de neurones Découverte de TensorFlow et de Keras Réseaux Bayésiens Les méthodes de classification Weka et le Data Mining Séries chronologiques

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Intelligence artificielle : 2., Représentation des connaissances / J.-L. LAURIERE

Titre : Intelligence artificielle : 2., Représentation des connaissances Type de document : texte imprimé Auteurs : J.-L. LAURIERE Editeur : Eyrolles Année de publication : 1988 Importance : 267 p. Note générale : Préface Plan général Conclusion Index Bibliographie Catégories : Intelligence artificielle Représentation des connaissances Systèmes experts (informatique) Théorie de l'information Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : Les systèmes exprets Le langage SNARK Les règles en SNARK La métaconnaissance Le moteur d'inférences Exemples de bases de connaissances Problèmes d'optimisation Définition syntaxique du langage SNARK

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Intelligence artificielle : Une approche moderne / Stuart RUSSEL

Titre : Intelligence artificielle : Une approche moderne Type de document : texte imprimé Auteurs : Stuart RUSSEL, Auteur ; Peter NORVIG, Auteur Mention d'édition : 4e édition Editeur : Paris : Pearson Année de publication : DL 2021 Importance : 985 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-326-00221-0 Note générale : Préface À propos des auteurs Table des matières Bibliographie Index Catégories : Apprentissage automatique Intelligence artificielle Traitement automatique du langage naturel Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : Intelligence artificielle Résolution de problème Connaissances, raisonnement et planification Connaître et penser l'incertain Apprentissage Communiquer, percevoir et agir Conclusions

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Intelligent Autonomous Systems : Foundations and Applications / Dilip, Kumar PRATIHAR

Titre : Intelligent Autonomous Systems : Foundations and Applications Type de document : texte imprimé Auteurs : Dilip, Kumar PRATIHAR, Éditeur scientifique ; Lakhmi C. JAIN, Éditeur scientifique Editeur : Heidelberg : Springer Année de publication : 2010 Importance : 265 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-3-642-26256-2 Note générale : Foreword Preface Contents Author Index Appendix Catégories : Apprentissage automatique Intelligence artificielle Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : /

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Interpretable Machine Learning : A Guide for Making Black Box Models Explainable / Christoph MOLNAR

Titre : Interpretable Machine Learning : A Guide for Making Black Box Models Explainable Type de document : texte imprimé Auteurs : Christoph MOLNAR, Auteur Mention d'édition : 3ème éd. Editeur : Munich [Germany] : Christoph Molnar Année de publication : DL 2025 ISBN/ISSN/EAN : 978-3-911578-03-5 Note générale : Content About the book Appendices Catégories : Apprentissage automatique Arbres de décision Décomposition (méthode mathématique) Intelligence artificielle Réseaux neuronaux (informatique) Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : Introduction Don't blindly trust model performance A young field with old roots How to read the book Interpretability Importance of interpretability Human-friendly explanations Goals of Interpretability Improving the model Justify model and predictions Discover insights Methods overview Interpretable models by design Post-hoc interpretability The lines are blurred Data and models Bike rentals (regression) Palmer penguins (classification) INTERPRETABLE MODELS Linear regression Interpretation Example Weight and effect plot Encoding categorical features Sparse linear models Strengths Limitations Logistic regression Don't use linear regression for classification Theory Interpretation Example Strengths Limitations Software GLM, GAM and more Non-Gaussian outcomes - GLMs Interactions Nonlinear effects - GAMs Strengths Limitations Software Further extensions Decision tree Interpretation Example Strengths Limitations Software Decision rules Learn rules from a single feature (OneR) Sequential covering Bayesian Rule Lists Strengths Limitations Software and alternatives Rulefit Interpretation and example Theory Strengths Limitations Software and alternatives LOCAL MODEL-AGNOSTIC METHOS Ceteris paribus plots Algorithm Examples Strengths Limitations Software and alternatives Individual conditional expectation (ice) Examples Centered ICE plot Derivative ICE plot Strengths Limitations Software and alternatives LIME LIME for tabular data LIME for text data LIME for image data Strengths Limitations Software Counterfactual explanations Generating counterfactual explanations Example Strengths Limitations Software and alternatives Scoped rules (Anchors) Finding anchors Complexity and runtime Tabular data example Strengths Limitations Software and alternatives Shapley values General idea Examples and interpretation Shapley value theory Estimating Shapley values Strengths Limitations Software and alternatives SHAP SHAP theory SHAP estimation Example SHAP aggregation plots Strengths Limitations Software GLOBAL MODEL-AGNOSTIC METHODS partial dependence plot (PDP) Definition and estimation Examples PDP-based feature importance Strengths Limitations Software and alternatives Accumulated local effects (ALE) Motivation and intuition Theory Estimation ALE versus PDP Examples Strengths Limitations Software and alternatives Feature interaction What are feature interactions? Friedman's H-statistic Examples Strengths Limitations Software and alternatives Functional decomposition Decomposing a function Functional ANOVA Generalized Functional ANOVA for dependent features Accumulated Local Effects Decomposing tree ensembles Statistical regression models Strengths Limitations Permutation feature importance Theory Example and interpretation Conditional feature importance Group-wise PFI example Strengths Limitations Software and alternatives Leave One Feature Out (LOFO) Importance Examples LOFO versus PFI Strengths Limitations Software and alternatives Surrogate models Theory Example Strengths Limitations Software Prototypes and criticisms Theory Examples Strengths Limitations Software and alternatives NEURAL NETWORK INTERPRETATION Learned features Feature visualization Network Dissection Strengths Limitations Software and further material Saliency maps Vanilla Gradient DeconvNet Grad-CAM Guided Grad-CAM SmoothGrad Examples Strengths Limitations Software Detecting concepts TCAV: Testing with Concept Activation Vectors Example Strengths Limitations Other concept-based approaches Software Adversarial examples Methods and examples The cybersecurity perspective Influential instances Deletion Diagnostics Influence Functions Strengths Limitations Software and Alternatives BEYOND THE METHODS Evaluation of interpretability methods Levels of evaluation Properties of explanations Story time The future of interpretability The future of machine learning The future of interpretability Translations Citing this book Acknowledgments

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B00012145	006.3 MOL	Ouvrage	BIBLIOTHÈQUE - ACCÈS LIBRE	000 - Informatique - Bibliothéconomie	Sorti jusqu'au 15/05/2028

Introduction au Machine Learning / Chloé-Agathe AZENCOTT

Titre : Introduction au Machine Learning Type de document : texte imprimé Auteurs : Chloé-Agathe AZENCOTT, Auteur Mention d'édition : 2e édition Editeur : Dunod Année de publication : 2022 Importance : 263 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-10-083476-1 Note générale : Table des matières Avant-propos Annexes Index Catégories : Apprentissage automatique Apprentissage supervisé (intelligence artificielle) Forêts d'arbres de décision Optimisation convexe Réseaux neuronaux (informatique) Statistique bayésienne Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : Présentation du Machine Learning Apprentissage supervisé Sélection de modèle et évaluation Inférence bayésienne Régressions paramétriques Régularisation Réseaux de neurones artificiels Méthodes des plus proches voisins Arbres et forêts Machines à vecteurs de support et méthodes à noyaux Réduction de dimension Clustering

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B00011752	006.3 AZE	Ouvrage	BIBLIOTHÈQUE - ACCÈS LIBRE	000 - Informatique - Bibliothéconomie	Sorti jusqu'au 15/05/2028

Introduction aux systèmes experts / Michel GONDRAN

Titre : Introduction aux systèmes experts Type de document : texte imprimé Auteurs : Michel GONDRAN Editeur : Eyrolles Année de publication : 1983 Importance : 98 p. Note générale : Table des matières Introduction Bibliographie Catégories : Systèmes experts (informatique) Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : Introduction Structure de base d'un système expert Représentation des connaissances et métaconnaissance La représentation des connaissances dans SNARK Structure des moteurs d'inférence Les domaines d'application des systèmes experts, l'XIAO Préhistoire et avenir des systèmes experts

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Introduction to Deep Learning / Eugene CHARNIAK

Titre : Introduction to Deep Learning Type de document : texte imprimé Auteurs : Eugene CHARNIAK, Auteur Editeur : The MIT Press Année de publication : 2018 Importance : 174 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-0-262-03951-2 Note générale : Contents Preface Appendix Bibliography Index Catégories : Apprentissage profond Apprentissage supervisé (intelligence artificielle) Intelligence computationnelle Ordinateurs neuronaux Réseaux neuronaux (informatique) Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : Feed-Forward Neural Nets Tensorflow Convolutional Neural Networks Word Embeddings and Recurrent NNs Sequence-to-Sequence Learning Deep Reinforcement Learning Unsupervised Neural-Network Models

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Ma thémagie : En quête de l'essence de l'esprit et du sens / Douglas HOFSTADTER

Titre : Ma thémagie : En quête de l'essence de l'esprit et du sens Type de document : texte imprimé Auteurs : Douglas HOFSTADTER Editeur : InterEditions Année de publication : 1988 Importance : 897 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7296-0234-5 Note générale : Synopsis Table des matières Table des illustrations Intro. Epilogue Bibliographie Index Catégories : Intelligence artificielle Jeux mathématiques Jeux scientifiques Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : Spirales et singularités Sens commun et société Substance et style Structures et surprises scientifiques Subjectivité et substrat Sélection et stabilité Sagesse et survie

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Machine Learning avec Scikit-Learn : Mise en œuvre et cas concrets / Aurélien GÉRON

Titre : Machine Learning avec Scikit-Learn : Mise en œuvre et cas concrets Type de document : texte imprimé Auteurs : Aurélien GÉRON, Auteur Mention d'édition : 3e éd. Editeur : Dunod Année de publication : 2023 Importance : 324 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-10-084768-6 Note générale : Table des matières Avant-propos Le mot de la fin Annexes Index Catégories : Apprentissage automatique Forêts d'arbres de décision Scikit-Learn (logiciel) Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : Vue d'ensemble du Machine Learning Un projet de Machine Learning de bout en bout Classification Entraînement de modèles Machines à vecteurs de support Arbres de décision Apprentissage d'ensemble et forêts aléatoires Réduction de dimension Techniques d'apprentissage non supervisé

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Machine Learning: The Art and Science of Algorithms That Make Sense of Data / Peter A. FLACH

Titre : Machine Learning: The Art and Science of Algorithms That Make Sense of Data Type de document : texte imprimé Auteurs : Peter A. FLACH, Auteur Mention d'édition : 11TH PRINTING Editeur : Cambridge : Cambridge Univeristy Press Année de publication : 2017 Importance : 396 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-1-107-09639-4 Note générale : Brief Contents Contents Preface Prologue: A Machine Learning Sampler Important Points to Remember References Index Langues : Anglais (eng) Catégories : Apprentissage automatique Intelligence artificielle Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : The Ingredients of Machine Learning Binary Classification and Related Tasks Beyond Binary Classification Concept Learning Tree Models Rule Models Linear Models Distance-Based Models Probabilistic Models Features Model Ensembles Machine Learning Experiments Epilogue: Where to Go From Here

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Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn: Develop Machine Learning and Deep Learning Models with Python / Sebastian RASCHKA

Titre : Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn: Develop Machine Learning and Deep Learning Models with Python Type de document : texte imprimé Auteurs : Sebastian RASCHKA, Auteur ; Yuxi (Hayden) LIU, Auteur ; Vahid MIRJALILI, Auteur Editeur : Birmingham : Packt Publishing Année de publication : 2022 Importance : 741 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-1-80181-931-2 Note générale : Foreword Contributors Table of Contents Preface Other Books You May Enjoy Index Catégories : Apprentissage automatique Apprentissage par renforcement (intelligence artificielle) Intelligence artificielle Python (langage de programmation) Réseaux neuronaux (informatique) Scikit-Learn (logiciel) Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : Giving Computers the Ability to Learn from Data Training Simple Machine Learning Algorithms for Classification A Tour of Machine Learning Classifiers Using Scikit-Learn Building Good Training Datasets - Data Preprocessing Compressing Data via Dimensionality Reduction Learning Best Practices for Model Evaluation and Hyperparameter Tuning Combining Different Models for Ensemble Learning Applying Machine Learning to Sentiment Analysis Predicting Continuous Target Variables with Regression Analysis Working With Unlabeled Data - Clustering Analysis Implementing a Multiplayer Artificial Neural Network from Scratch Parallelizing Neural Network Training With PyTorch Going Deeper - The Mechanics of PyTorch Classifying Images with Deep Convolutional Neural Networks Modeling Sequential Data Using Recurrent Neural Networks Transformers - Improving Natural Language Processing with Attention Mechanisms Generative Adversarial Networks for Synthesizing New Data Graph Neural Networks for Capturing Dependencies in Graph Structured Data Reinforcement Learning for Decision Making in Complex Environments

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Mathematics for Machine Learning / Marc Peter DIESENROTH

Titre : Mathematics for Machine Learning Type de document : texte imprimé Auteurs : Marc Peter DIESENROTH, Auteur ; A. Aldo FAISAL, Auteur ; Cheng Soon ONG, Auteur Editeur : Cambridge : Cambridge Univeristy Press Année de publication : 2020 Importance : 371 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-1-108-47004-9 Note générale : Contents List of Symbols Preface Acknowledgments Reference Index Catégories : Apprentissage automatique:Mathématiques Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : MATHEMATICAL FOUNDATIONS Introduction and Mtivation Linear Algebra Analytic Geometry Matrix Decompositions Vector Calculus Probability and Distributions Continous Optimization CENTRAL MACHINE LEARNING PROBLEMS When Models Meet Data Linear Regression Dimensionality Reduction with Principal Component Analysis Density Estimation with Gaussian Mixture Models Classification with Support Vector Machines

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B00011498	006.3 DIE	Ouvrage	BIBLIOTHÈQUE - ACCÈS LIBRE	000 - Informatique - Bibliothéconomie	Sorti jusqu'au 15/05/2028

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