Collection(s) : Technosup
Paru le 20/04/2021 | Broché 306 pages
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préface Olivier Goutet
L'ouvrage : niveau B (Écoles d'ingénieurs - Masters)
Cet ouvrage propose une découverte pragmatique du Machine Learning à travers des exemples implémentés. Il constitue une introduction à différentes méthodes permettant aux étudiants de DUT, de licence, des écoles d'ingénieurs et aux chercheurs de découvrir plusieurs aspects du domaine.
Le domaine du Machine Learning couvre un large spectre d'outils et de méthodes. Cet ouvrage fait un focus particulier sur les réseaux de neurones, les réseaux Bayésiens, les méthodes de classification, le pattern mining et les séries temporelles. La découverte s'effectue en utilisant des bibliothèques dédiées au Machine Learning, notamment TensorFlow, Keras, pyAgrum et Weka. Les exemples du livre sont essentiellement des problèmes qui ont été tirés des domaines d'expertise des auteurs. Les codes informatiques sont proposés en Python, en C et en Java, car les domaines où le Machine Learning est utile sont très nombreux et il est important d'avoir une vue globale de ce qu'il est possible de faire avec les outils récents.
Les auteurs :
Gérard Fleury, Maître de conférences à l'Université Clermont Auvergne, mène des recherches au Laboratoire d'informatique (LIMOS) en probabilités numériques autour de l'utilisation des mathématiques pour l'optimisation. Il est co-auteur d'articles en bio-informatique et d'un autre ouvrage de la présente collection.
Matthieu Gondran suit une carrière d'ingénieur chez PC Soft à Montpellier. Sa thèse portait en partie sur la gestion des soins à domicile et il a utilisé de nombreux outils de l'IA. Il est co-auteur de deux livres sur la programmation par contraintes dans la même collection.
Philippe Lacomme, Maître de conférences à l'Université Clermont Auvergne assure des cours à l'IUT de Clermont-Ferrand et est responsable d'une filière à l'Institut Supérieur d'informatique, de Modélisation et de leurs Applications (ISIMA). Il est membre du LIMOS et co-auteur de plusieurs ouvrages dans la même collection.
Chafik Samir, Maître de conférences à l'Université Clermont Auvergne, assure des cours à l'IUT de Clermont-Ferrand. Membre du LIMOS, il a mené des projets en science des données.
