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Machine Learning et Deep Learning Des bases à la conception avancée d'algorithmes (exemples en Python et en JavaScript)

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Présentation

Ce livre s'adresse à toute personne qui désire mieux comprendre et utiliser les algorithmes pour améliorer sa pratique de la programmation et notamment celle dédiée au Machine Learning ou au Deep Learning.

L'auteur commence par parler de logique pour aider le lecteur dans sa compréhension des algorithmes classiques et des règles de programmation. Il sera ainsi armé pour étudier les bases propres à tout langage de programmation : les variables, les opérateurs, les conditions, les boucles, les fonctions…

Dans la suite du livre, l'auteur détaille ce qui fait la spécificité, l'intérêt et la puissance des algorithmes dits intelligents, dédiés au Machine Learning ou au Deep Learning. Il donne au lecteur des exemples d'applications modernes et montre comment les utiliser concrètement.

Enfin, cet ouvrage propose des exemples de problèmes d'algorithmiques courants et explique leurs résolutions. À l'issue de la lecture de ce livre, le lecteur sera en mesure de programmer efficacement dans n'importe quel langage.

La plupart des algorithmes de ce livre sont traduits en Python et en JavaScript. Les sources, directement utilisables, sont disponibles en téléchargement sur le site www.editions-eni.fr.

Caractéristiques

  • Niveau Initié à Confirmé
  • Parution juillet 2021
    • Livre (broché) - 17 x 21 cm
    • ISBN : 978-2-409-02760-4
    • EAN : 9782409027604
    • Ref. ENI : RIMLDLALG