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Cherchez-vous un livre d’apprentissage élémentaire pour vous familiariser à l'apprentissage automatique ? Mon livre vous expliquera les concepts de base de façon simple et compréhensible. Une fois que vous l’aurez lu, vous aurez une connaissance robuste des principes de base qui vous permettront de passer plus facilement à un livre de niveau plus avancé si vous souhaitez en connaître davantage. Translator: N'Doua Diby Gaston PUBLISHER: TEKTIME
Cherchez-vous un livre d'apprentissage élémentaire pour vous familiariser à l`apprentissage automatique ? Mon livre vous expliquera les concepts de base de façon simple et compréhensible. Une fois que vous l'aurez lu, vous aurez une connaissance robuste des principes de base qui vous permettront de passer plus facilement à un livre de niveau plus avancé si vous souhaitez en connaître davantage.
Plongez au coeur du Deep Learning Ce livre a été écrit pour tous ceux qui souhaitent s'initier au Deep Learning (apprentissage profond). Il est la suite logique du titre "Le Machine learning avec Python" paru en février 2018. Le Deep Learning est une technologie nouvelle qui évolue très rapidement. Ce livre en présente les bases principales de cette technologie. Au coeur de celle-ci on trouve les réseaux de neurones profonds, permettant de modéliser tous types de données et les réseaux de convolution, capables de traiter des images. Et enfin, cette technologie de plus en plus utilisée dans les applications d'intelligence artificielle introduit le notion de Reinforcement Learning (apprentissage par renforcement) qui permet d'optimiser les prises de décision par exemple pour le fonctionnement d'un robot. Au programme : La génèse du Deep Learning Les résaux de neuronnes Les bases des réseaux de type Deep learning L'architecture réseau Créer un réseau type Adapter le réseau à des besoins propres Les architectures spécifiques La vectorisation Le Deep Learning et DL4J sur Spark Au coeur de l'intelligence artificielle RL4J et Reinforcement Learning.
Plongez au coeur du Deep Learning Ce livre a été écrit pour tous ceux qui souhaitent s'initier au Deep Learning (apprentissage profond). Il est la suite logique du titre " Le Machine learning avec Python" paru en février 2018. Le Deep Learning est une technologie nouvelle qui évolue très rapidement. Ce livre en présente les bases principales de cette technologie. Au coeur de celle-ci on trouve les réseaux de neurones profonds, permettant de modéliser tous types de données et les réseaux de convolution, capables de traiter des images. Et enfin, cette technologie de plus en plus utilisée dans les applications d'intelligence artificielle introduit le notion de Reinforcement Learning (apprentissage par renforcement) qui permet d'optimiser les prises de décision par exemple pour le fonctionnement d'un robot. Au programme : La génèse du Deep Learning Les résaux de neuronnes Les bases des réseaux de type Deep learning L'architecture réseau Créer un réseau type Adapter le réseau à des besoins propres Les architectures spécifiques La vectorisation Le Deep Learning et DL4J sur Spark Au coeur de l'intelligence artificielle RL4J et Reinforcement Learning Collection O'Reilly
Reinforcement learning is the learning of a mapping from situations to actions so as to maximize a scalar reward or reinforcement signal. The learner is not told which action to take, as in most forms of machine learning, but instead must discover which actions yield the highest reward by trying them. In the most interesting and challenging cases, actions may affect not only the immediate reward, but also the next situation, and through that all subsequent rewards. These two characteristics -- trial-and-error search and delayed reward -- are the most important distinguishing features of reinforcement learning. Reinforcement learning is both a new and a very old topic in AI. The term appears to have been coined by Minsk (1961), and independently in control theory by Walz and Fu (1965). The earliest machine learning research now viewed as directly relevant was Samuel's (1959) checker player, which used temporal-difference learning to manage delayed reward much as it is used today. Of course learning and reinforcement have been studied in psychology for almost a century, and that work has had a very strong impact on the AI/engineering work. One could in fact consider all of reinforcement learning to be simply the reverse engineering of certain psychological learning processes (e.g. operant conditioning and secondary reinforcement). Reinforcement Learning is an edited volume of original research, comprising seven invited contributions by leading researchers.
CETTE ETUDE SE SITUE DANS LE CADRE DU DEVELOPPEMENT DE LOGICIELS DOTES DE CAPACITES DE RESOLUTION DE PROBLEMES ET D'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE. ELLE PORTE SUR L'APPRENTISSAGE PAR L'ACTION DE REGLES DE COMPORTEMENT DANS UN ENVIRONNEMENT REALISTE, ET PLUS PARTICULIEREMENT DE REGLES PERMETTANT AU SYSTEME DE SORTIR D'UN ECHEC. DIFFERENTS TYPES DE REGLES UTILES DANS CE CADRE SONT ETUDIES: REGLES D'UTILITE DES OPERATEURS, PERMETTANT D'ATTEINDRE UN BUT DONNE; REGLES DE LEGALITE; REGLES D'INVERSION, PERMETTANT AU SYSTEME D'ANNULER LES EFFETS D'UN OPERATEUR. NOUS DECRIVONS LE SYSTEME CHOSE.2, IMPLANTANT UNE ARCHITECTURE PERMETTANT AU SYSTEME DE REALISER LUI-MEME LE RETOUR-ARRIERE EN CAS D'ECHEC, PAR LA CREATION DE BUTS SPECIFIQUES ET L'UTILISATION DES REGLES D'INVERSION POUR ATTEINDRE CES BUTS
Cet ouvrage revisite l’apprentissage à la lumière des dernières avancées en neurosciences et des nouvelles perspectives offertes par l’intelligence artificielle. Il montre comment, dans le processus d’apprentissage, les deux disciplines interagissent, travaillent en symbiose, se renforcent l’une l’autre. Les progrès réalisés dans la compréhension des réseaux de neurones artificiels permettent d’améliorer les réseaux de neurones biologiques, et vice versa. A travers de nombreux exemples, témoignages d’experts et cas concrets, les auteurs donnent des clés pour comprendre comment, à partir de l’osmose entre l’homme et la machine, se construiront les apprentissages de demain.
Quelle que soit l’importance de la décision, l’hésitation peut paralyser l’action. S’intéressant à la décision pour l’action, le décideur est alors, soit confronté aux théoriciens qui ne se mettent pas à sa portée, soit renvoyé à des études de cas trop souvent anecdotiques. Ce livre établit un lien entre la décision, l’action et les théories récentes de l’intelligence artificielle, de la neurobiologie et de la psychologie. Quels sont les principaux comportements psychologiques dont il faut se méfier ? Quel est le rôle de l’intuition ou de l’émotion ? Comment éviter la manipulation ? Quel est le bon usage de la planification ? Comment rester rationnel sans être un expert des probabilités ? Comment passer de la décision à l’action ? Illustré par de nombreux exemples, cet ouvrage répond, dans un langage simple et didactique, aux interrogations des managers.
Unlock the TensorFlow design secrets behind successful deep learning applications! Deep learning StackOverflow contributor Thushan Ganegedara teaches you the new features of TensorFlow 2 in this hands-on guide. In TensorFlow in Action you will learn: Fundamentals of TensorFlow Implementing deep learning networks Picking a high-level Keras API for model building with confidence Writing comprehensive end-to-end data pipelines Building models for computer vision and natural language processing Utilizing pretrained NLP models Recent algorithms including transformers, attention models, and ElMo In TensorFlow in Action, you'll dig into the newest version of Google's amazing TensorFlow framework as you learn to create incredible deep learning applications. Author Thushan Ganegedara uses quirky stories, practical examples, and behind-the-scenes explanations to demystify concepts otherwise trapped in dense academic papers. As you dive into modern deep learning techniques like transformer and attention models, you’ll benefit from the unique insights of a top StackOverflow contributor for deep learning and NLP. About the technology Google’s TensorFlow framework sits at the heart of modern deep learning. Boasting practical features like multi-GPU support, network data visualization, and easy production pipelines using TensorFlow Extended (TFX), TensorFlow provides the most efficient path to professional AI applications. And the Keras library, fully integrated into TensorFlow 2, makes it a snap to build and train even complex models for vision, language, and more. About the book TensorFlow in Action teaches you to construct, train, and deploy deep learning models using TensorFlow 2. In this practical tutorial, you’ll build reusable skill hands-on as you create production-ready applications such as a French-to-English translator and a neural network that can write fiction. You’ll appreciate the in-depth explanations that go from DL basics to advanced applications in NLP, image processing, and MLOps, complete with important details that you’ll return to reference over and over. What's inside Covers TensorFlow 2.9 Recent algorithms including transformers, attention models, and ElMo Build on pretrained models Writing end-to-end data pipelines with TFX About the reader For Python programmers with basic deep learning skills. About the author Thushan Ganegedara is a senior ML engineer at Canva and TensorFlow expert. He holds a PhD in machine learning from the University of Sydney. Table of Contents PART 1 FOUNDATIONS OF TENSORFLOW 2 AND DEEP LEARNING 1 The amazing world of TensorFlow 2 TensorFlow 2 3 Keras and data retrieval in TensorFlow 2 4 Dipping toes in deep learning 5 State-of-the-art in deep learning: Transformers PART 2 LOOK MA, NO HANDS! DEEP NETWORKS IN THE REAL WORLD 6 Teaching machines to see: Image classification with CNNs 7 Teaching machines to see better: Improving CNNs and making them confess 8 Telling things apart: Image segmentation 9 Natural language processing with TensorFlow: Sentiment analysis 10 Natural language processing with TensorFlow: Language modeling PART 3 ADVANCED DEEP NETWORKS FOR COMPLEX PROBLEMS 11 Sequence-to-sequence learning: Part 1 12 Sequence-to-sequence learning: Part 2 13 Transformers 14 TensorBoard: Big brother of TensorFlow 15 TFX: MLOps and deploying models with TensorFlow