Machine Learning pour les débutants absolus. Un cours d'introduction expliqué en termes simples.
A

Machine Learning pour les débutants absolus. Un cours d'introduction expliqué en termes simples.

Apprentissage automatique
machine learning beginner guide data preprocessing supervised learning unsupervised learning neural networks data visualization
Auteur
Oliver Théobald
Éditeur
Eksmo
Année
2024
Langue
Russe
147
Évaluer ce livre

Pour lire le livre, se connecter / s'inscrire

Aperçu du fragment

Livres similaires

Machine Learning : Guide de poche. Un guide concis des méthodes d'apprentissage automatique structuré avec Python

Machine Learning : Guide de poche. Un guide concis des méthodes d'apprentissage automatique structuré avec Python

Matt Harrison

Fondamentaux de l'intelligence artificielle : une introduction non technique

Fondamentaux de l'intelligence artificielle : une introduction non technique

Tom Taulli

Apprentissage automatique. Des bases aux modèles avancés

Apprentissage automatique. Des bases aux modèles avancés

Simon Prince

Apprentissage automatique. Portfolio de projets réels

Apprentissage automatique. Portfolio de projets réels

Alexeï Grigoriev

Comprendre le machine learning

Comprendre le machine learning

Serrano Luis

Développement de systèmes intelligents. Introduction à la technologie d'apprentissage automatique

Développement de systèmes intelligents. Introduction à la technologie d'apprentissage automatique

Jeff Hulten

Apprentissage automatique. Science et art de la conception d'algorithmes qui extraient des connaissances à partir des données.

Apprentissage automatique. Science et art de la conception d'algorithmes qui extraient des connaissances à partir des données.

Peter Flach

Machine Learning sans fioritures

Machine Learning sans fioritures

Andreï Bourkov

Elena Kapatsa - Machine Learning en langage accessible 2023

Elena Kapatsa - Machine Learning en langage accessible 2023

Elena Kapatsa

Apprentissage profond du point de vue pratique

Apprentissage profond du point de vue pratique

Josh Patterson, Adam Gibson