Applications de l'apprentissage automatique dans la prédiction de la résistance du béton
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Applications de l'apprentissage automatique dans la prédiction de la résistance du béton combine l'ingénierie traditionnelle avec la science des données moderne, réorganisant la façon dont nous prédisons la résistance du béton. Se concentrant sur les mélanges de béton qui utilisent du sable, du sable manufacturé (M-sand) et de la terre latéritique comme agrégats fins, ce livre fournit un guide pratique des techniques d'apprentissage automatique telles que la régression linéaire, les arbres de décision, la forêt aléatoire, la régression vectorielle de soutien et le gradient...
Applications de l'apprentissage automatique dans la prédiction de la résistance du béton combine l'ingénierie traditionnelle avec la science des données moderne, réorganisant la façon dont nous prédisons la résistance du béton. Se concentrant sur les mélanges de béton qui utilisent du sable, du sable manufacturé (M-sand) et de la terre latéritique comme agrégats fins, ce livre fournit un guide pratique des techniques d'apprentissage automatique telles que la régression linéaire, les arbres de décision, la forêt aléatoire, la régression vectorielle de soutien et le gradient Boosting. Grâce à des explications claires et à une étude de cas réelle, il permet aux lecteurs d'acquérir les connaissances nécessaires pour appliquer des approches basées sur les données dans le secteur de la construction.
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