| Titre : |
TensorFlow pour le deep learning : de la régression linéaire à l'apprentissage par renforcement |
| Type de document : |
texte imprimé |
| Auteurs : |
Bharath Ramsundar, Auteur ; Reza Bosagh Zadeh, Auteur ; Daniel Rougé (1952-2020 ; mathématicien), Traducteur |
| Editeur : |
Paris : First Interactive |
| Année de publication : |
2018 |
| Importance : |
XII, 245 p. |
| Présentation : |
ill. |
| Format : |
23 cm |
| ISBN/ISSN/EAN : |
978-2-412-04116-1 |
| Note générale : |
Sur la page de titre et la couverture l'éditeur (O'Reilly) de l'édition originale. - Index
|
| Langues : |
Français (fre) Langues originales : Anglais (eng) |
| Mots-clés : |
TensorFlow (logiciel)
Apprentissage profond
Apprentissage automatique |
| Index. décimale : |
004.8 Intelligence artificielle |
| Résumé : |
"Apprenez à résoudre des problèmes d'apprentissage automatique (même difficiles !) avec TensorFlow, la nouvelle bibliothèque logicielle révolutionnaire de Google pour le deep learning. Si vous avez une formation de base en algèbre linéaire et en calcul, ce livre pratique vous introduit dans les arcanes des principes fondamentaux de l'apprentissage automatique en vous montrant comment concevoir des systèmes capables de détecter des objets dans des images, de comprendre du texte et de prédire les propriétés de médicaments potentiels." (4e de couverture) |
| Note de contenu : |
Au sommaires :
1. Introduction au deep learning
2. Introduction aux primitives de tensorFlow
3. Régression linéaires et logistique avec TensorFlow
4. Réseaux profonds entièrement connectés
5. Optimiser les hyperparamètres
6. Réseaux de neurones convolutifs
7. Réseaux de neurones récurrents
8. Apprentissage par renforcement
9. Entraîner de grands réseaux profonds
10. L'avenir du deep learning |
TensorFlow pour le deep learning : de la régression linéaire à l'apprentissage par renforcement [texte imprimé] / Bharath Ramsundar, Auteur ; Reza Bosagh Zadeh, Auteur ; Daniel Rougé (1952-2020 ; mathématicien), Traducteur . - Paris : First Interactive, 2018 . - XII, 245 p. : ill. ; 23 cm. ISBN : 978-2-412-04116-1 Sur la page de titre et la couverture l'éditeur (O'Reilly) de l'édition originale. - Index
Langues : Français ( fre) Langues originales : Anglais ( eng)
| Mots-clés : |
TensorFlow (logiciel)
Apprentissage profond
Apprentissage automatique |
| Index. décimale : |
004.8 Intelligence artificielle |
| Résumé : |
"Apprenez à résoudre des problèmes d'apprentissage automatique (même difficiles !) avec TensorFlow, la nouvelle bibliothèque logicielle révolutionnaire de Google pour le deep learning. Si vous avez une formation de base en algèbre linéaire et en calcul, ce livre pratique vous introduit dans les arcanes des principes fondamentaux de l'apprentissage automatique en vous montrant comment concevoir des systèmes capables de détecter des objets dans des images, de comprendre du texte et de prédire les propriétés de médicaments potentiels." (4e de couverture) |
| Note de contenu : |
Au sommaires :
1. Introduction au deep learning
2. Introduction aux primitives de tensorFlow
3. Régression linéaires et logistique avec TensorFlow
4. Réseaux profonds entièrement connectés
5. Optimiser les hyperparamètres
6. Réseaux de neurones convolutifs
7. Réseaux de neurones récurrents
8. Apprentissage par renforcement
9. Entraîner de grands réseaux profonds
10. L'avenir du deep learning |
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