| Titre : | Le Machine Learning et l'IA générative avec Python : De la théorie à la pratique |
| Auteurs : | Madjid Khichane, Auteur |
| Type de document : | texte imprimé |
| Mention d'édition : | 2e édition |
| Editeur : | Saint-Herblain : Éditions ENI, 2025 |
| Collection : | Expert IT, ISSN 1958-9913 |
| ISBN/ISSN/EAN : | 978-2-409-05001-5 |
| Format : | 914 p. / 21 cm |
| Langues: | Français |
| Sujets : |
IESN Arbre (informatique) ; Arbre de décision (informatique) ; Data science ; Deep learning ; Intelligence artificielle ; Jupyter (informatique) ; Machine learning ; Numpy ; OpenCV ; Pandas (informatique) ; Programmation orientée ; Prompt Engineering (informatique) ; Python ; Random (module) ; Régression linéaire ; Régression logistique ; Régression polynomiale ; Réseau de neurones artificiels ; Statistiques appliquées ; Support Vector Machine ; Tensorflow ; Traitement automatique du langage - TAL |
| Résumé : |
Ce livre sur le Machine Learning et l'IA générative avec le langage Python permet de disposer des connaissances théoriques nécessaires pour une compréhension approfondie du Machine Learning et d’appréhender les outils techniques utiles pour mettre en pratique les concepts étudiés. L’auteur y expose des exemples concrets sur les concepts de l’apprentissage automatique. Les lecteurs avertis trouveront dans ce livre une occasion d’aller plus loin dans leur compréhension des algorithmes du Machine Learning. L’auteur commence par expliquer les enjeux de la Data Science ainsi que les notions fondamentales du Machine Learning avant de présenter la démarche théorique d'une expérimentation en Data Science avec les notions de modélisation d'un problème et de métriques de mesure de performances d'un modèle. Le lecteur peut ensuite passer à la pratique en manipulant les bibliothèques Python NumPy et Pandas, ainsi que l’environnement Jupyter. Il peut ainsi aborder sereinement les chapitres à venir, qui lui feront découvrir les concepts mathématiques, et la pratique sous-jacente, relatifs aux algorithmes du Machine Learning et de l'IA générative, tels que les statistiques pour la Data Science, les régressions linéaire, polynomiale ou logistique, les arbres de décision et Random Forest, l’algorithme K-means, les machines à vecteurs de support (Support Vector Machine), l’analyse en composantes principales, les réseaux de neurones. Le Deep Learning avec les Generative Adversarial Networks pour le développement de vos propres modèles de génération d'images réalistes. Les notions de Deep Learning sont mises en pratique avec TensorFlow, OpenCV et PyTorch dans les environnements Google Colab et VSCode. Pour conclure son apprentissage, le lecteur abordera le traitement automatique du langage (Natural Language Processing) et les concepts fondamentaux du Prompt Engineering. (Source éditeur) |
| Note de contenu : |
Introduction Avant-propos La Data Science Le langage Python La bibliothèque NumPy La bibliothèque Pandas Travailler avec Jupyter Statistiques La régression linéaire et polynomiale La régression logistique Arbres de décision et Random Forest L’algorithme k-means Support Vector Machine Analyse en composantes principales Les réseaux de neurones Le Deep Learning avec TensorFlow Le Deep Learning avec OpenCV Les réseaux de neurones antagonistes génératifs Le traitement automatique du langage Le prompt engineering La programmation orientée objet avec Python |
Exemplaires (1)
| Localisation | Section | Support | Cote de rangement | Statut | Disponibilité |
|---|---|---|---|---|---|
| Bibliothèque IESN | _68.2 Intelligence artificielle (bleu) | Livre | 68 KHI MAC | Empruntable sur demande | Sorti jusqu'au 30/03/2026 |
