| Titre : | TensorFlow pour le deep learning : de la régression linéaire à l'apprentissage par renforcement |
| Auteurs : | Bharath Ramsundar, Auteur ; Reza Bosagh Zadeh, Auteur ; Daniel Rougé, Traducteur |
| Type de document : | texte imprimé |
| Editeur : | Paris : First Interactive, 2018 |
| ISBN/ISSN/EAN : | 978-2-412-04116-1 |
| Format : | XII, 245 p. / ill. / 23 cm |
| Note générale : |
Sur la page de titre et la couverture l'éditeur (O'Reilly) de l'édition originale. - Index
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| Langues : | Français |
| Langues originales : | Anglais |
| Index. décimale : | 004.8 (Intelligence artificielle) |
| Tags : | TensorFlow (logiciel) Apprentissage profond Apprentissage automatique |
| 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 |
Exemplaires (2)
| Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité | Etat_Exemplaire |
|---|---|---|---|---|---|
| 004.8 RAM | Papier | Bibliothèque Centrale | Data sciences_Intelligence artificielle | Disponible | En bon état |
| 004.8 RAM | Papier | Bibliothèque Centrale | Data sciences_Intelligence artificielle | Disponible | Consultation sur place |
