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August 30, 2018
Jarwa Safitri
Ebook Machine Learning avec Scikit-Learn - Mise en oeuvre et cas concrets, by Aurélien Géron
Ça ne fait rien! Maintenant, dans cet âge moderne, vous pouvez obtenir des guides de nombreuses sources. Non devez très probablement dans les magasins de livres et aussi la marche autour de la ville, vous pouvez localiser livre. Ici est le site web qui a toutes les publications en cours à accumuler. Vous pouvez l'obtenir dans les données douces et aussi l'utiliser pour vérifier. Bien entendu, votre onglet ainsi que l'ordinateur est d'être bon appareil pour sauver guide. Machine Learning Avec Scikit-Learn - Mise En Oeuvre Et Cas Concrets, By Aurélien Géron est la meilleure suggestion pour vous accompagner dans cette période. Il va certainement vous aider à venir avec le temps de loisirs tout en voyages.
Machine Learning avec Scikit-Learn - Mise en oeuvre et cas concrets, by Aurélien Géron
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De temps en temps, restant dans ce site que le participant sera tellement amusant. Ouais, jeter un oeil à des collections de guide au jour le jour vous fera certainement sentir vraiment wow. À quel autre endroit, vous verrez beaucoup de ces collections de livres, dans la bibliothèque? Quel type de bibliothèque? Dans la bibliothèque, de temps en temps, il existe de nombreuses sources, mais beaucoup de vieilles publications ont été présentées.
Parmi les ressources pour obtenir dans cette collection Internet est le Machine Learning Avec Scikit-Learn - Mise En Oeuvre Et Cas Concrets, By Aurélien Géron Ce site avec ce livre se transforme en l'un des centres de Discovering pour obtenir les sources ainsi que des produits. Offres spéciales des publications de plusieurs sources, éditeurs et auteurs du monde entier sont donnés. Ce service fournira non seulement les publications d'orientation, les références, les œuvres littéraires, et également l'orientation des livres sont facilement disponibles pour apprendre.
Associé à ce pourquoi Machine Learning Avec Scikit-Learn - Mise En Oeuvre Et Cas Concrets, By Aurélien Géron existe est d'abord ci-dessous que cette publication fait référence est celui que vous recherchez, ne sont généralement pas vous? Beaucoup sont également exactement le même avec vous. Ils cherchent aussi pour ce merveilleux livre comme l'une des sources à lire aujourd'hui. La publication visée dans ce genre va présenter la préférence des connaissances pour obtenir. Il est non seulement la société particulière, mais en plus pour le grand public. Voilà pourquoi, vous devez avoir lieu à la collecte de toutes les leçons, et les détails au sujet de tout ce que cette publication a été composée.
Afin de vous soulager pour obtenir ce livre à lire, nous fournissons les types de documents doux, il va certainement vous laisser toujours obtenir guide. Lorsque la boutique ou à la bibliothèque est hors des livres, ce site ne manquerons pas des fournitures de livres. Alors, vous localisera toujours, chaque fois que vous êtes ici et aussi l'obtenir. Il suffit de trouver le titre de la publication de Machine Learning Avec Scikit-Learn - Mise En Oeuvre Et Cas Concrets, By Aurélien Géron comme dans la zone de navigation. Il vous aidera à réduire localiser le lien Web qui est fourni.
Détails sur le produit
Broché: 256 pages
Editeur : Dunod (30 août 2017)
Collection : Hors Collection
Langue : Français
ISBN-10: 210076540X
ISBN-13: 978-2100765409
Dimensions du produit:
17,5 x 1,5 x 25 cm
Moyenne des commentaires client :
4.5 étoiles sur 5
25 commentaires client
Classement des meilleures ventes d'Amazon:
6.067 en Livres (Voir les 100 premiers en Livres)
ce livre donne a la fois un aperçus générale et théorique sur le machine learning tout en explorant des notions d'une manière plus poussée, ses exemples de cas concret font vraiment la différence et permettent même aux non initiés de se confronter à des problèmes très intéressant, un bon achat pour qui s’intéresse au machine learning!
Grande utilité, pédagogique et excellente qualité
Tres bonne intro aux algos de base de ml sur python.
Livre est utile et adapté à mon quotidien professionnel.
Un livre passionnant pour ceux qui cherche la mise en pratique "intelligente" des algorithmes de Machine Learning que je recommande à tous ceux qui veulent se lancer dans la data science. Le livre présente les concepts fondamentaux de l'apprentissage "supervisé" , "non supervisée, etc... puis ensuite présente d'une manière graduelle les spécificités des diférentes techniques (performance, gradient, etc.). La logique de présentation des techniques est vraiment bien orchestrée et permet de comprendre les différences entre les algorithmes. Loin de perdre ses lecteurs dans la fourniture de codes "Python" inutiles, l'auteur permet de commencer à travailler avec la librairie Scikit-Learn, encore bravo pour cette capacité de donner envie ...La partie sur Tensor Flow est un peu plus aride ...j'attends que l'auteur produise un nouvel ouvrage sur le sujet .. sa grande pédagogie me permettra de m'y lancer ...
Passionné d'informatique et ayant quelques bases de programmation, je me suis dit que ce livre serait très intéressant! Et en effet il l'est, le sujet est certes complexe mais c'est traité de manière pédagogique et cela essaye de rendre simple le plus possible le machine learning. Hélas je vois qu'il me manque une vraie formation en informatique et la différence entre une passion et un métier c'est bien fait sentir... Néanmoins on arrive à faire quelques trucs mais de là à maitriser vraiment le sujet c'est autre chose! La puissance des mathématiques et du machine Learning est juste incroyable! Je pense prendre d'autre livres de chez DUNOD pour essayer de combler mes lacunes en informatique, histoire de reprendre ce livre là avec un peu plus de savoir... Et si les autres livres sont aussi bien faits et didactiques alors cela va être super! Pour revenir sur le livre, il est vraiment super, avec des exemples concrets et des exercices, des réalisations qui peuvent servir pour ainsi dire tels quel ou qui permettent de voir comment s'articule les différentes notions abordées. Je pense que c'est bien plus qu'une traduction, on sent une vraie compréhension du sujet par l'auteur et on aimerait vraiment que tout nous paraissent aussi simple que cela a l'air de l'être pour lui! La lecture de ce livre même si elle ne m'amènera pas tout de suite à une réelle utilisation s'est vraiment avérée passionnante. Je recommande vivement à tous ceux qui sont intéressés par le sujet! C'est je pense à coup sûr un ouvrage de référence quasiment indispensable pour quiconque utilisant le Machine Learning.
Typiquement, c'est un livre de cours, très technique, d'un niveau de détail impressionnant mais pourtant très pédagogique. Il n'a vraiment rien à envier, dans son propre domaine, à la série "Collection de Sciences Physiques / Editions Baillière", si prisée en classes prépas.J'ai aussi peine à croire qu'il s'agit d'une traduction quand on voit la précision des termes mathématiques et informatiques, la présentation des équations. Bluffant.Selon Wiki :"le Scikit-Learn est une bibliothèque libre Python, dédiée à l'apprentissage automatique.Elle comprend notamment des fonctions pour estimer des forêts aléatoires, des régressions logistiques, des algorithmes de classification, et les machines à vecteurs de support."On y trouve ainsi des objets estimateurs, transformateurs, recalibreurs, prédicteurs, s'appliquant à des jeux de données et enchaînés par des "pipe".Tout est vraiment détaillé dans ce livre, depuis l'installation de Python, la préparation de l'environnement, les liens vers des jeux de données réelles, la routine pour leur téléchargement…Un site GitHub est aussi référencé. Il contient des notebooks Jupyter du code de tous les exemples et même ceux de génération des graphiques présentés dans l'ouvrage ! Il apporte aussi les correctifs du livre (dans sa version anglaise) et les corrigés des exercices.Une "méthodologie", sous forme de "Liste de contrôle de projet" est fournie, également très détaillée (ex : vérifier les obligations légales (avant obtention/conservation des données)).Le premier projet traite de régression (prédiction de valeurs) et s'appuie sur le prix des logements en Californie.Le second projet aborde la classification (reconnaissance de chiffres écrits à la main).Je n'en suis que là mais la suite est prometteuse !Si de bonnes connaissances en statistiques et en langage Python sont préférables, on peut aussi aborder ce livre sans trop s'attacher aux équations. On se prend vite au jeu car les explications sont claires et permettent d'en suivre les raisonnements et imaginer les enjeux du "big data", quand l'humain et les bases de données classiques ne sont plus en mesure de gérer un flot de données trop important, tant en termes de traitement que de conservation…Pour la petite histoire, au même titre que Google ou Facebook, Amazon est très présent dans ce domaine (Amazon Web Services). Les jeux de données AWS sont d'ailleurs référencés dans l'ouvrage, au travers du site aws.amazon.com/fr/public-datasets, qui mérite une visite !
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