| 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 |
Faire une suggestion Affiner la rechercheApprentissage artificiel : Concepts et algorithmes. De Bayes et Hume au Deep Learning / Vincent BARRA
