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Table des matières
Pourquoi J'ai Ecrit Ce Livre
Ce livre n’aborde pas les algorithmes d'apprentissage automatique de codage
Une introduction pour le profane
Chapitre 1. Qu'est-ce que l'apprentissage automatique
Programmation explicite ou formation à l'algorithme
Définitions: intelligence artificielle ou apprentissage automatique ou réseaux neuronaux
CONCEPTS DE BASE
2. Les données
3. Les algorithmes
4. La formation
5. Les résultats
APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE SUPERVISÉ OU APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE NON SUPERVISÉ
L’Apprentissage automatique supervisé
l’apprentissage automatique non supervisé
Quels sont les problèmes que l'apprentissage automatique peut résoudre ?
La boîte noire: ce que nous ne savons pas sur l'apprentissage machine
Allons plus loin
Chapitre 2. le nettoyage, l'étiquetage et la conservation des ensembles de données
Nettoyage De L'ensemble Des Données
nécessité de très grands ensembles de données pour le ML
Courbes d'apprentissage
Validation croisée
Nécessité d’un bon étiquetage
Données étiquetées par l'homme
Données synthétiques
Chapitre 3. Choisir ou écrire un algorithme ml
Concepts de base
Types d'algorithmes populaires
Régression linéaire
Régression logistique
Arbres de décision
La forêt aléatoire
L’algorithme D'apprentissage K-Means Clustering
K-Les voisins les plus proches
Analyse des composantes principales
Ce qu'il faut pour écrire un nouvel algorithme
Chapitre 4. Formation et déploiement d'un algorithme
La programmation nécessaire
Statique ou dynamique
Ingénierie du réglage et des fonctionnalités
Se Débarrasser D’un Algorithme
Chapitre 5. les applications pratiques de l'apprentissage automatique
Le secteur des transports
Recommandations De Produits
Le Secteur Des Finances
Assistants vocaux, maisons et voitures intelligentes
Conclusion
À propos de l’auteur
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Hacking: Computer Hacking Beginners Guide – (Le Hacking: Guide de Hacking pour Débutants)
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Pourquoi j'ai écrit ce livre
Ce livre n’aborde pas les algorithmes d'apprentissage automatique de codage
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Concepts de base
Types d'algorithmes populaires
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