Buddy Longway - Intégrale 02




Buddy Longway - Intégrale 02
French | CBR | 52 pages | 30.9 MB

Glamour International 5




Glamour International 5
French | CBR | 52 pages | 30.9 MB

Grimion Gant de Cuir - Intégrale





Grimion Gant de Cuir - Intégrale
French | CBR | 52 pages | 30.9 MB

Aujourd'hui le calcul scientifique et les méthodes numériques sont omniprésents dans les sciences de l'ingénieur. Face à un problème qui nécessite une grosse puissance ce calcul la première étape consiste à l'étudier d'un point de vue mathématique. Puis la stratégie de résolution étant établie l'étape suivante consiste à élaborer les algorithmes de calcul qui seront mis en oeuvre dans les programmes de calcul.

Cet ouvrage a pour ambition de couvrir un large spectre du domaine des data sciences. Il va plus loin qu'un simple tour sur les algorithmes d'apprentissage automatique et s'attaque aux autres aspects, malheureusement négligés mais fondamentaux pour tout data scientist :
concepts généraux mais poussés, dont la maîtrise est indispensable ;
algorithmes d'apprentissage automatique les plus connus ;
aspects liés à l'exploration des données ;
mesures de performances et d'autres métriques utilisées par les algorithmes ;
différents concepts fondamentaux en mathématiques à connaître pour mieux explorer et comprendre les données ;
notions importantes des big data ;
études de cas pratiques en langage Python.
La première partie de ce livre est théorique et adopte un format questions/réponses qui présente plusieurs avantages, dont la possibilité pour le lecteur de lire distinctement chacune des questions pour parfaire son savoir. Un autre point fort de cette structure est qu'elle incite à entrer dans un dialogue. Ainsi, grâce aux questions posées, le lecteur est poussé vers une ré?exion où il confronte ses réponses à celles données par le livre.
La deuxième partie est pratique et propose deux exemples d'implémentation de modèles d'apprentissage automatique. Vous y trouverez des codes écrits en Python et un aperçu de différentes dif?cultés que peut rencontrer un spécialiste lors de l'exercice de son métier.