L'Apprentissage Automatique En Action. Alan T. Norman

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      L'apprentissage automatique en action

      Une introduction pour le profane

      Alan T. Norman

      Traducteur : N`Doua Diby Gaston

      Copyright © 2020 - Alan T. Norman. Tous droits réservés.

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      Table des matières

       Pourquoi j'ai écrit ce livre

       Ce livre n’aborde pas les algorithmes d'apprentissage automatique de codage

       Une introduction pour le profane

       Chapitre 1. Qu'est-ce que l'apprentissage automatique

       Programmation explicite ou formation à l'algorithme

       Définitions: intelligence artificielle ou apprentissage automatique ou réseaux neuronaux

       CONCEPTS DE BASE

       APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE SUPERVISÉ OU APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE NON SUPERVISÉ

       Quels sont les problèmes que l'apprentissage automatique peut résoudre ?

       La boîte noire: ce que nous ne savons pas sur l'apprentissage machine

       Allons plus loin

       Chapitre 2. Le nettoyage, l'étiquetage et la conservation des ensembles de données

       Nettoyage De L'ensemble Des Données

       nécessité de très grands ensembles de données pour le ML

       Nécessité d’un bon étiquetage

       Chapitre 3. Choisir ou écrire un algorithme ml

       Concepts de base

       Types d'algorithmes populaires

       L’algorithme D'apprentissage K-Means Clustering

       Ce qu'il faut pour écrire un nouvel algorithme

       Chapitre 4. Formation et déploiement d'un algorithme

       La programmation nécessaire

       Statique ou dynamique

       Ingénierie du réglage et des fonctionnalités

       Se Débarrasser D’un Algorithme

       Chapitre 5. les applications pratiques de l'apprentissage automatique

       Le secteur des transports

       Recommandations De Produits

       Le Secteur Des Finances

       Assistants vocaux, maisons et voitures intelligentes

       Conclusion

       Les livres bonus des Bitcoin Whales

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Pourquoi J'ai Ecrit Ce Livre

      Bienvenue dans le monde de l'apprentissage automatique !

      L'intelligence artificielle est prête à changer le cours de l'histoire humaine, peut-être plus que toute autre technologie. Une grande partie de cette révolution est l'apprentissage automatique.

      L'apprentissage automatique est la science qui consiste à apprendre aux ordinateurs à faire des prédictions à partir de données. À un niveau élémentaire, l'apprentissage automatique consiste à donner à un ordinateur un ensemble de données et à lui demander de faire une prédiction. Au début, l'ordinateur se trompera sur de nombreuses prédictions. Cependant, au fil des milliers de prédictions, l'ordinateur ré-outillera son algorithme et fera de meilleures prédictions.

      Ce type d'informatique prédictive était autrefois impossible. Les ordinateurs ne pouvaient tout simplement pas stocker suffisamment de données ni les traiter assez rapidement pour apprendre efficacement. Aujourd'hui, au fil des années, les ordinateurs deviennent de plus en plus intelligents à un rythme rapide. Les progrès réalisés en matière de stockage et de puissance de traitement des données sont à l'origine de cette tendance à l'amélioration des machines. En conséquence, les ordinateurs d'aujourd'hui font des choses qui étaient impensables il y a seulement une ou deux décennies.

      L'apprentissage automatique affecte déjà votre vie quotidienne. Amazon utilise l'apprentissage automatique pour prévoir les produits que vous voudrez acheter. Gmail l'utilise pour filtrer les messages spam de votre boîte de réception. Vos recommandations de films sur Netflix sont exécutées sur une base d’algorithmes d'apprentissage automatique.

      Cependant, l'impact de l'apprentissage automatique ne s'arrête pas là. Les algorithmes d'apprentissage automatique font des prévisions dans toutes sortes de secteurs, de l'agriculture aux soins de santé. De plus, ses effets se feront sentir dans de nouvelles industries