Читать книгу L'Apprentissage Automatique En Action - Alan T. Norman - Страница 2

Pourquoi j'ai écrit 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

APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE SUPERVISÉ OU 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

Nécessité d’un bon étiquetage

Chapitre 3. Choisir ou écrire un algorithme ml

Concepts de base

Types d'algorithmes populaires

L’algorithme D'apprentissage K-Means Clustering

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

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