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Deep learning avec TensorFlow : mise en oeuvre et cas concrets
"Cet ouvrage, conçu pour tous ceux qui souhaitent s'initier au Deep Learning (apprentissage profond) est la traduction de la deuxième partie du best-seller américain Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow. Le Deep Learning est récent et il évolue vite. Ce livre en pré...
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| Auteur principal : | |
|---|---|
| Autres auteurs : | |
| Format : | Livre |
| Langue : | français |
| Titre complet : | Deep learning avec TensorFlow : mise en oeuvre et cas concrets / Aurélien Géron; traduit de l anglais par Hervé Soulard |
| Publié : |
Malakoff :
Dunod
, DL 2017 |
| Description matérielle : | 1 vol. (XIII-346 p.) |
| Traduction de : | Hands-on machine learning with Scikit-Learn and TensorFlow |
| Sujets : |
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| 215 | |a 1 vol. (XIII-346 p.) |c ill., couv. ill. |d 25 cm | ||
| 339 | |a Présentation des différentes techniques de deep learning comme les réseaux de neurones profonds et de convolution ou encore le reinforcement learning, avec l'outil open source d'apprentissage automatique TensorFlow. Avec des compléments interactifs disponibles en ligne. ©Electre 2018 | ||
| 304 | |a Trad. de la 2e partie de : "Hands-on machine learning with Scikit-Learn and TensorFlow" | ||
| 320 | |a Notes bibliogr. Index | ||
| 330 | |a "Cet ouvrage, conçu pour tous ceux qui souhaitent s'initier au Deep Learning (apprentissage profond) est la traduction de la deuxième partie du best-seller américain Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow. Le Deep Learning est récent et il évolue vite. Ce livre en présente les principales techniques : les réseaux de neurones profonds, capables de modéliser toutes sortes de données, les réseaux de convolution, capables de classifier des images, les segmenter et découvrir les objets ou personnes qui s'y trouvent, les réseaux récurrents, capables de gérer des séquences telles que des phrases, des séries temporelles, ou encore des vidéos, les autoencodeurs qui peuvent découvrir toutes sortes de structures dans des données, de façon non supervisée, et enfin le Reinforcement Learning (apprentissage par renforcement) qui permet de découvrir automatiquement les meilleures actions pour effectuer une tâche (par exemple un robot qui apprend à marcher).Ce livre présente TensorFlow, le framework de Deep Learning créé par Google. Il est accompagné de notebooks Jupyter (disponibles sur github) qui contiennent tous les exemples de code du livre, afin que le lecteur puisse facilement tester et faire tourner les programmes. Il complète un premier livre intitulé Machine Learning avec Scikit-Learn." [résumé éditeur] | ||
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