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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Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
B00011584	006.3 GER	Ouvrage	BIBLIOTHÈQUE - ACCÈS LIBRE	000 - Informatique - Bibliothéconomie	Sorti jusqu'au 15/05/2026

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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Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
B00011675	006.3 GER	Ouvrage	BIBLIOTHÈQUE - ACCÈS LIBRE	000 - Informatique - Bibliothéconomie	Sorti jusqu'au 15/05/2026

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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B00011590	006.3 RAS	Ouvrage	BIBLIOTHÈQUE - ACCÈS LIBRE	000 - Informatique - Bibliothéconomie	Sorti jusqu'au 15/05/2026

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