Download or read book Apprentissage machine Cl de l intelligence artificielle written by Rémi Gileron and published by . This book was released on 2019-02-12 with total page 192 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Apprentissage machine, classification, régression, arbres de décision, méthodes d'ensembles, séparateurs à vastes marges, réseaux de neurones, science des données, machine learning, decision trees, ensemble methods, neural networks, deep networks, data science

Download or read book L IA ducative L intelligence artificielle dans l enseignement sup rieur written by Frédérique Guénot and published by Bréal. This book was released on 2023-12-08 with total page 238 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: S'appuyant sur les compétence de spécialistes d'horizons divers, cet ouvrage cherche à comprendre la mutation profonde qui s'annonce dans l'enseignement supérieur avec l'arrivée de l'intelligence artificielle. Appuyé par les compétences de sociologue, de philosophe, d'ingénieur mais aussi d'avocat, sans oublier les spécialistes en intelligence artificielle et des chefs d'entreprise créateurs de solution à base d'IA, cet ouvrage a pour vocation de comprendre la mutation profonde qui s'annonce dans l'enseignement supérieur. Des exemples de terrain viennent compléter ces aspects théoriques et démontrer que l'enseignement est en plein bouleversement.

Download or read book Introduction au Deep Learning written by Eugène Charniak and published by . This book was released on 2021-01-13 with total page 162 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book Introduction to Machine Learning written by Yves Kodratoff and published by Morgan Kaufmann. This book was released on 1989-03 with total page 308 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: A textbook suitable for undergraduate courses in machine learning and related topics, this book provides a broad survey of the field. Generous exercises and examples give students a firm grasp of the concepts and techniques of this rapidly developing, challenging subject. Introduction to Machine Learning synthesizes and clarifies the work of leading researchers, much of which is otherwise available only in undigested technical reports, journals, and conference proceedings. Beginning with an overview suitable for undergraduate readers, Kodratoff establishes a theoretical basis for machine learning and describes its technical concepts and major application areas. Relevant logic programming examples are given in Prolog. Introduction to Machine Learning is an accessible and original introduction to a significant research area.

Download or read book Introducing Machine Learning written by Dino Esposito and published by Microsoft Press. This book was released on 2020-01-31 with total page 617 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Master machine learning concepts and develop real-world solutions Machine learning offers immense opportunities, and Introducing Machine Learning delivers practical knowledge to make the most of them. Dino and Francesco Esposito start with a quick overview of the foundations of artificial intelligence and the basic steps of any machine learning project. Next, they introduce Microsoft’s powerful ML.NET library, including capabilities for data processing, training, and evaluation. They present families of algorithms that can be trained to solve real-life problems, as well as deep learning techniques utilizing neural networks. The authors conclude by introducing valuable runtime services available through the Azure cloud platform and consider the long-term business vision for machine learning. · 14-time Microsoft MVP Dino Esposito and Francesco Esposito help you · Explore what’s known about how humans learn and how intelligent software is built · Discover which problems machine learning can address · Understand the machine learning pipeline: the steps leading to a deliverable model · Use AutoML to automatically select the best pipeline for any problem and dataset · Master ML.NET, implement its pipeline, and apply its tasks and algorithms · Explore the mathematical foundations of machine learning · Make predictions, improve decision-making, and apply probabilistic methods · Group data via classification and clustering · Learn the fundamentals of deep learning, including neural network design · Leverage AI cloud services to build better real-world solutions faster About This Book · For professionals who want to build machine learning applications: both developers who need data science skills and data scientists who need relevant programming skills · Includes examples of machine learning coding scenarios built using the ML.NET library

Download or read book Intelligence artificielle written by and published by . This book was released on 2019-02-28 with total page 133 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Présente sur tous les fronts, dans tous les esprits, l'intelligence artificielle (IA) bouscule ou va bousculer nos conventions, nos philosophies, nos modes de gouvernance. Aucun secteur d'activité ne va y échapper, tant elle transforme les modèles organisationnels de l'entreprise et de la société civile ; modifiant en profondeur les équilibres économiques. Parallèlement, l'hypermédiatisation du sujet (il fait vendre) a quelque peu dévoyé l'expression. A la vue du moindre algorithme, on évoque et invoque l'intelligence artificielle, qu'il s'agisse du fonctionnement des réseaux sociaux, des moteurs de recherche, du suivi des cours de la bourse ou des débats philosophiques... Nous distinguons aujourd'hui deux types d'intelligence artificielle. 1. L'IA faible, la seule qui existe à ce jour, n'a pas conscience d'elle-même et reste très spécialisée par domaine. 2. L'IA forte, générale et non spécialisée, aurait une conscience d'elle-même, voire des émotions ! Un fantasme à ce jour. Si, pour contrebalancer, l'un de ses spécialistes déclare que "l'intelligence artificielle possède moins de sens commun qu'un rat", reconnaissons que l'IA constitue un merveilleux outil offrant en un temps éclair de nombreuses aides à la prise de décision. Pour cela, elle doit apprendre grâce à des algorithmes tels que : le Machine Learning (apprentissage automatique) ; le Deep Learning (apprentissage profond). Concrètement, comment l'intelligence artificielle (qui s'inscrit déjà dans notre quotidien) pourrait-elle changer nos vies ? Elle suscite des interrogations, des craintes, mais aussi des espoirs, notamment chez les personnes handicapées. Cet ouvrage aborde ces questions et y répond en rassemblant les propos des meilleurs spécialistes français.

Download or read book Machine Learning for Beginners written by John Slavio and published by . This book was released on 2017 with total page 74 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book Artificial Intelligence written by RICHARD E.. JIANG NEAPOLITAN (XIA.) and published by CRC Press. This book was released on 2020-06-30 with total page 480 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: The first edition of this popular textbook, Contemporary Artificial Intelligence, provided an accessible and student friendly introduction to AI. This fully revised and expanded update retains the same accessibility and problem-solving approach, while providing new material and methods, including neural networks and deep learning.

Download or read book Apprentissage machine written by Amini Massih-Reza and published by Editions Eyrolles. This book was released on 2015-02-19 with total page 293 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Apprentissage machine et intelligence artificielle L'apprentissage machine est l'un des domaines phares de l'intelligence artificielle. Il concerne l'étude et le développement de modèles quantitatifs permettant à un ordinateur d'accomplir des tâches sans qu'il soit explicitement programmé à les faire. Apprendre dans ce contexte revient à reconnaître des formes complexes et à prendre des décisions intelligentes. Compte tenu de toutes les entrées existantes, la complexité pour y arriver réside dans le fait que l'ensemble des décisions possibles est généralement très difficile à énumérer. Les algorithmes en apprentissage machine ont par conséquent été conçus dans le but d'acquérir de la connaissance sur le problème à traiter en se basant sur un ensemble de données limitées issues de ce problème. Un ouvrage de référence Cet ouvrage présente les fondements scientifiques de la théorie de l'apprentissage supervisé, les algorithmes les plus répandus développés suivant ce domaine ainsi que les deux cadres de l'apprentissage semi-supervisé et de l'ordonnancement, à un niveau accessible aux étudiants de master et aux élèves ingénieurs. Nous avons eu ici le souci de fournir un exposé cohérent reliant la théorie aux algorithmes développés dans cette sphère. Mais cette étude ne se limite pas à présenter ces fondements, vous trouverez ainsi quelques programmes des algorithmes classiques proposés dans ce manuscrit, écrits en langage C (langage à la fois simple et populaire), et à destination des lecteurs qui cherchent à connaître le fonctionnement de ces modèles désignés parfois comme des boîtes noires. À qui s'adresse ce livre ? Aux élèves ingénieurs, étudiants de master et doctorants en mathématiques appliquées, algorithmique, recherche opérationnelle, gestion de production, aide à la décision. Aux ingénieurs, enseignants-chercheurs, informaticiens, industriels, économistes et décideurs ayant à résoudre des problèmes de classification, de partitionnement et d'ordonnancement à large échelle.

Download or read book An Introduction to Machine Learning written by Gopinath Rebala and published by Springer. This book was released on 2019-05-17 with total page 263 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Just like electricity, Machine Learning will revolutionize our life in many ways – some of which are not even conceivable today. This book provides a thorough conceptual understanding of Machine Learning techniques and algorithms. Many of the mathematical concepts are explained in an intuitive manner. The book starts with an overview of machine learning and the underlying Mathematical and Statistical concepts before moving onto machine learning topics. It gradually builds up the depth, covering many of the present day machine learning algorithms, ending in Deep Learning and Reinforcement Learning algorithms. The book also covers some of the popular Machine Learning applications. The material in this book is agnostic to any specific programming language or hardware so that readers can try these concepts on whichever platforms they are already familiar with. Offers a comprehensive introduction to Machine Learning, while not assuming any prior knowledge of the topic; Provides a complete overview of available techniques and algorithms in conceptual terms, covering various application domains of machine learning; Not tied to any specific software language or hardware implementation.

Download or read book Deep Learning written by Sebastian Dark and published by Independently Published. This book was released on 2018-12 with total page 126 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Curieux de découvrir la technologie révolutionnaire qui façonne notre avenir et change le monde? L'apprentissage approfondi fait partie du domaine de l'informatique et d'un sous-ensemble de l'apprentissage machine qui implique que les systèmes informatiques peuvent "apprendre" sans surveillance avec des données non étiquetées ou non structurées. En 2017, AlphaGo, qui est l'IA développée par Google DeepMind et qui a commencé par ne connaître que les règles du jeu, a finalement pu faire ses preuves et devancer Ke Jie, le numéro 1 mondial à l'époque. Bien que cela ne semble pas impressionnant à première vue, il est important de comprendre que Go est un jeu très complexe que de nombreux programmeurs n'étaient pas en mesure d'éclipser avec l'IA dans le passé. Bien que Go soit un exemple intéressant, les possibilités d'utilisation de l'apprentissage machine sont illimitées. Du commerce de détail à la médecine en passant par la finance, l'apprentissage machine a la capacité de changer chaque industrie avec laquelle il entre en contact. En effet, cette révolution a déjà commencé et ne fera que s'amplifier. Selon statista.com, l'industrie de l'intelligence artificielle devrait connaître une croissance exponentielle au cours des prochaines années, passant de 7 milliards $ en 2018 à 90 milliards $ en 2025! Ceci n'est pas quelque chose que vous pouvez vous permettre de manquer. Sans aucun doute, c'est l'avenir. Cependant, c'est aussi complexe que révolutionnaire. Il est facile de s'embourber dans les concepts et les termes compliqués si l'on n'a pas d'expérience dans le domaine. De plus, trouver de l'information facile à comprendre peut s'avérer un défi, car il est fort probable qu'elle ne sera pas complète, même si vous la trouvez. Dans ce livre, vous trouverez l'équilibre parfait entre le fait que l'information est très complète et la capacité de la comprendre. Bien que conçu pour les débutants, il ne contiendra pas d'informations simples et facilement accessibles. Vous vous plongerez en profondeur dans le domaine, mais vous serez guidé avec soin de manière à ce que tout soit facile à comprendre, même si vous n'avez pas de connaissances techniques en programmation informatique. Voici quelques-unes des choses que vous découvrirez... Ce Que C'est Que L'apprentissage Machine Et L'apprentissage Profond Et Comment Vous Pouvez L'utiliser Pour Changer Le Monde Comment Le Champ Peut Etre Décomposé Et Appris D'une Manière Gérable Les Diverses Applications Et Le Potentiel De L'apprentissage Profond Que Vous Pouvez Utiliser - Que Vous N'avez Peut-être Même Jamais Imaginé Les Diverses Applications Et Le Potentiel De L'apprentissage Profond Que Vous Pouvez Utiliser - Que Vous N'avez Peut-être Même Jamais Imaginé Décomposer Les Réseaux Neuronaux D'une Manière Extrêmement Facile A Comprendre Comment Vous Pouvez Créer Et Former Des Modèles D'apprentissage Approfondi Où Et Comment Installer Les Meilleurs Programmes Pour Que Vous Puissiez Commencer Dès Aujourd'hui Exemples De Codes Et D'ensembles De Données A Mettre En Pratique Avec Algorithmes Exclusifs D'apprentissage Profond Qui Développeront Une Base Pour Développer Vos Compétences Et Bien Plus Encore! Si vous êtes enfin prêt à comprendre cette technologie révolutionnaire à un haut niveau malgré votre formation technique, cliquez sur "Ajouter au panier" maintenant! **Obtenez la version Kindle eBook GRATUITEMENT lorsque vous achetez la version Livredepoche de ce livre!**

Download or read book Artificial Intelligence written by Richard E. Neapolitan and published by Chapman & Hall/CRC. This book was released on 2018 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: The first edition of this popular textbook, Contemporary Artificial Intelligence, provided an accessible and student friendly introduction to AI. This fully revised and expanded update retains the same accessibility and problem-solving approach, while providing new material and methods, including neural networks and deep learning.

Download or read book Introduction to artificial intelligence written by Alberto Ciaramella and published by . This book was released on 2024 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book INTRODUCTION TO MACHINE LEARNING written by ALPAYDIN. and published by . This book was released on 2016 with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book Machine Learning written by Kevin P. Murphy and published by MIT Press. This book was released on 2012-08-24 with total page 1102 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: A comprehensive introduction to machine learning that uses probabilistic models and inference as a unifying approach. Today's Web-enabled deluge of electronic data calls for automated methods of data analysis. Machine learning provides these, developing methods that can automatically detect patterns in data and then use the uncovered patterns to predict future data. This textbook offers a comprehensive and self-contained introduction to the field of machine learning, based on a unified, probabilistic approach. The coverage combines breadth and depth, offering necessary background material on such topics as probability, optimization, and linear algebra as well as discussion of recent developments in the field, including conditional random fields, L1 regularization, and deep learning. The book is written in an informal, accessible style, complete with pseudo-code for the most important algorithms. All topics are copiously illustrated with color images and worked examples drawn from such application domains as biology, text processing, computer vision, and robotics. Rather than providing a cookbook of different heuristic methods, the book stresses a principled model-based approach, often using the language of graphical models to specify models in a concise and intuitive way. Almost all the models described have been implemented in a MATLAB software package—PMTK (probabilistic modeling toolkit)—that is freely available online. The book is suitable for upper-level undergraduates with an introductory-level college math background and beginning graduate students.

Download or read book Terra 2008 written by Leslie Rainer and published by Getty Publications. This book was released on 2011-06-14 with total page 438 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Earthen architecture constitutes one of the most diverse forms of cultural heritage and one of the most challenging to preserve. It dates from all periods and is found on all continents but is particularly prevalent in Africa, where it has been a building tradition for centuries. Sites range from ancestral cities in Mali to the palaces of Abomey in Benin, from monuments and mosques in Iran and Buddhist temples on the Silk Road to Spanish missions in California. This volume's sixty-four papers address such themes as earthen architecture in Mali, the conservation of living sites, local knowledge systems and intangible aspects, seismic and other natural forces, the conservation and management of archaeological sites, research advances, and training.

Download or read book Predicting Structured Data written by Neural Information Processing Systems Foundation and published by MIT Press. This book was released on 2007 with total page 361 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: State-of-the-art algorithms and theory in a novel domain of machine learning, prediction when the output has structure.