Novembre 2017

Machine Learning avec Scikit-Learn :
Mise en oeuvre et cas concret

Visuel produit

Cet ouvrage, conçu pour tous ceux qui souhaitent s'initier au Machine Learning (apprentissage automatique) est la traduction de la première partie du best-seller américain "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow". Il ne requiert que peu de connaissances en mathématiques et présente les fondamentaux du Machine Learning d'une façon très pratique à l'aide de Scikit-Learn qui est l'un des frameworks de ML les plus utilisés actuellement.

Des exercices corrigés permettent de s'assurer que l'on a assimilé les concepts et que l'on maîtrise les outils. Des compléments en ligne interactifs sous forme de notebooks Jupyter complètent le livre avec des exemples exécutables.

Après une vue d'ensemble du Machine Learning et Un projet de Machine Learning de bout en bout, ce livre aborde les diverses Classifications, les arbres de décision, l'apprentissage d'ensemble et forêts aléatoires et la réduction de dimension.

Ce premier titre est complété par le second ouvrage ci-contre.

 

Auteur : Aurélien Géron - 256 pages

Prix : 34 euros

Deep Learning avec TensorFLow :
Mise en oeuvre et cas concret

Visuel produit

Ce second titre complète l'ouvrage présenté ci-contre puisque c'est la traduction de la deuxième partie du best-seller américain Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow.

Il est destiné aux programmeurs qui souhaitent s'initier au Deep Learning (apprentissage profond) et qui ont un minimum d'expérience de programmation en Python. Il aborde les principales techniques  : les réseaux de neurones profonds, les réseaux de convolution, les réseaux récurrents, les autoencodeurs et enfin le Reinforcement Learning.

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.

Les solutions des exercices de codages sont aussi disponibles sur Jupyter et dans l'annexe de l'ouvrage.

 

Auteur : Aurélien Géron - 360 pages

Prix : 39 euros

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