Livres — machine learning

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Prétraitement des données en Python. Volume 2 : Plan, exemples et métriques de qualité

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А. В. Груздев

IA et ML
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Prétraitement des données en Python. Volume 1. Outils et validation

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А. В. Груздев

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Pipeline de traitement de flux de données

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Andrew Psaltis

IA et ML
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Traitement de flux de données

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IA et ML
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Fondements de l'intelligence artificielle avec des exemples en Python. Guide d'auto-apprentissage. 2e édition.

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Анатолий Постолит

IA et ML
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Programmer avec PyTorch : Créer des applications d'apprentissage profond

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Ян Пойнтер (Ian Pointer)

IA et ML
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Fondamentaux de l'intelligence artificielle avec des exemples en Python. Guide d'auto-apprentissage

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Анатолий Постолит

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Fondements de l'intelligence artificielle

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Е. В. Боровская, Н. А. Давыдова

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Fondements de l'apprentissage profond. Création d'algorithmes pour l'intelligence artificielle de nouvelle génération.

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Нихиль Будума, Николас Локашо

IA et ML
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Fondamentaux de Python pour la Data Science

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Кеннеди Берман

IA et ML
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Fondements de l'apprentissage statistique : exploration de données, inférence et prédiction

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Тревор Хасти, Роберт Тибширани, Джером Фридман

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Fondamentaux de l'IA

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Fondamentaux du Big Data.PDF

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IA et ML
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Modèles d'intelligence artificielle explicables en Python. Modèle d'intelligence artificielle. Explications utilisant des bibliothèques, extensions et frameworks basés sur le langage Python.

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Прадипта Мишра

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Apprentissage par renforcement 2014 Sutton Barto

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Ричард Саттон, Эндрю Барто

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Apprentissage par renforcement : Introduction. Deuxième édition

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Ричард С. Саттон, Эндрю Дж. Барто

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Traitement des données massives avec Apache Spark

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Н. А. Бутаков, М. В. Петров, Д. Насонов

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Mathématiques pour la Data Science. Gérer les données avec l'algèbre linéaire, la théorie des probabilités et les statistiques.

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Томас Нилд

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Apprentissage automatique : les bases

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Сергей Николенко

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Modèles et réseaux flous

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Хала Нельсон

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Méthodes de réseaux neuronaux en traitement du langage naturel

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Йоав Гольдберг

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Réseaux neuronaux. Évolution

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Каниа Алексеевич Кан

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Стивен С. Скиена

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Fiabilité des réseaux neuronaux : renforcer la résistance de l'IA à la tromperie

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Кэти Уорр

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Джейд Картер

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Роман Душкин

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Web Analytics avec Python : atelier pratique

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В.В. Мокеев

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Apprentissage automatique avec intervention humaine

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Роберт (Манро) Монарх

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Андрей Бурков

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Валлиаппа Лакшманан, Сара Робинсон, Майкл Мунн

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Vision par ordinateur. Fondements et algorithmes avec des exemples en Matlab

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Питер Корк

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Apprentissage automatique et TensorFlow

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Нишант Шакла, Кеннет Фриклс

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Fondements mathématiques de l'apprentissage automatique et de la prédiction

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В. В. Вьюгин

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Algorithmes mathématiques pour programmeurs. Graphisme 3D, apprentissage automatique et simulation avec Python

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Пол Орланд

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Apprentissage par renforcement avec PyTorch : recueil de recettes

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Юси (Хэйден) Лю

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Маркос Лопез де Прадо

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LeCun Yann Comment apprend la machine La révolution des réseaux neuronaux

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Ян Лекун

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Apprentissage d'OpenCV 3. Développement de programmes de vision par ordinateur en C++ avec la bibliothèque OpenCV

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Réseaux neuronaux avec Python. Fondements de l'IA et de l'apprentissage automatique

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Vision par ordinateur

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L'intelligence artificielle vue par un hacker

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Problèmes classiques d'informatique en Python

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Дэвид Копец

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