L'apprentissage Automatique en Python. Apprentissage Supervisé: Plus Proche Voisin, Méthode Bayesienne Naïve, Ensemble De Modèles et Réseaux de Neurones (MACHINE LEARNING) (eBook, ePUB)
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Les algorithmes d'apprentissage automatique utilisent des méthodes de calcul pour extraire directement des informations des données. L'apprentissage automatique utilise deux types de techniques : l'apprentissage supervisé, qui entraîne un modèle avec des données d'entrée et de sortie connues afin de prédire les résultats futurs, et l'apprentissage non supervisé, qui identifie des modèles cachés ou des structures intrinsèques dans les données d'entrée. La plupart des techniques d'apprentissage supervisé sont développées tout au long de cet ouvrage, d'un point de vue méthodolo...
Les algorithmes d'apprentissage automatique utilisent des méthodes de calcul pour extraire directement des informations des données. L'apprentissage automatique utilise deux types de techniques : l'apprentissage supervisé, qui entraîne un modèle avec des données d'entrée et de sortie connues afin de prédire les résultats futurs, et l'apprentissage non supervisé, qui identifie des modèles cachés ou des structures intrinsèques dans les données d'entrée. La plupart des techniques d'apprentissage supervisé sont développées tout au long de cet ouvrage, d'un point de vue méthodologique et pratique, avec des applications via le logiciel Python. Les techniques suivantes sont abordées en détail : le plus proche voisin (kNN), la machine à vecteurs de support (SVM), la méthode bayésienne naïve, les méthodes d'ensemble, le bagging, le boosting, le vote, l'empilement, le mélange, la forêt aléatoire, les réseaux de neurones, le perceptron multicouche, les réseaux à base radiale, les réseaux de Hopfield, les réseaux LSTM, les réseaux récurrents (RNN), les réseaux GRU et les réseaux de neurones pour la prédiction de séries temporelles.
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