Apprentissage automatique supervisé : Un guide complet

Subir Gupta

ISBN 10: 6208248515 / ISBN 13: 9786208248512

Verlag: Editions Notre Savoir, 2024

Beschreibung

nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Le livre 'Apprentissage automatique supervisé : Un guide complet' par le Dr. Subir Gupta vise à fournir une compréhension approfondie des algorithmes d'apprentissage automatique supervisé. Il s'adresse aux étudiants, aux professionnels et aux chercheurs, en proposant des explications claires et des applications pratiques. Le livre est divisé en trois sections principales : une introduction aux concepts fondamentaux et aux types d'apprentissage supervisé, une exploration détaillée des algorithmes de régression et un examen approfondi des algorithmes de classification. Chaque algorithme est expliqué à l'aide de définitions, d'utilisations pratiques, de pseudocodes et de discussions sur leurs limites. Ce guide est conçu comme une ressource précieuse pour tous ceux qui cherchent à appliquer efficacement les techniques d'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes du monde réel.

Bestandsnummer des Verkäufers 9786208248512

Bibliografische Details

• Titel: Apprentissage automatique supervisé : Un guide complet
• Verlag: Editions Notre Savoir
• Erscheinungsjahr: 2024
• Sprache: Französisch
• ISBN-10: 6208248515
• ISBN-13: 9786208248512
• Einband: Taschenbuch
• Zustand: Neu
• Abmessungen: 220B x 150 H x 4 T Millimeter Breite: 220 mm, Höhe: 150 mm, Tiefe: 4 mm
• Gewicht: 113 Gramm

Über diesen Titel

Inhaltsangabe

Le livre "Apprentissage automatique supervisé : Un guide complet" par le Dr. Subir Gupta vise à fournir une compréhension approfondie des algorithmes d'apprentissage automatique supervisé. Il s'adresse aux étudiants, aux professionnels et aux chercheurs, en proposant des explications claires et des applications pratiques. Le livre est divisé en trois sections principales : une introduction aux concepts fondamentaux et aux types d'apprentissage supervisé, une exploration détaillée des algorithmes de régression et un examen approfondi des algorithmes de classification. Chaque algorithme est expliqué à l'aide de définitions, d'utilisations pratiques, de pseudocodes et de discussions sur leurs limites. Ce guide est conçu comme une ressource précieuse pour tous ceux qui cherchent à appliquer efficacement les techniques d'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes du monde réel.