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Un Premier Cours d'Apprentissage Automatique

Un premier cours en apprentissage automatique

Format de livre

Date de parution

Nombre de pages

Édition

Éditeur

<p>"Un premier cours en apprentissage automatiquede Simon Rogers et Mark Girolami est le meilleur livre d'introduction au ML actuellement disponible. Il combine rigueur et précision avec accessibilité, part d'une explication détaillée des fondements de base de l'analyse bayésienne dans le plus simple des paramètres, et va jusqu'aux frontières du sujet telles que les modèles de mélange infini, les GP et MCMC.<br/>Devdatt Dubhashi, professeur, Département d'informatique et d'ingénierie, Université Chalmers, Suède</p> <p>« Ce manuel est plus facile à lire que d’autres livres comparables sur le sujet tout en conservant tout le traitement rigoureux nécessaire. Les nouveaux chapitres le mettent à l’avant-garde du domaine en couvrant des sujets qui sont devenus courants dans l’apprentissage automatique au cours de la dernière décennie.<br/>Daniel Barbara, Université George Mason, Fairfax, Virginie, États-Unis</p> <p>« La nouvelle édition deUn premier cours en apprentissage automatiquepar Rogers et Girolami est une excellente introduction à l'utilisation des méthodes statistiques dans l'apprentissage automatique. Le livre introduit des concepts tels que la modélisation mathématique, l'inférence et la prédiction, fournissant «juste à temps» l'arrière-plan essentiel sur l'algèbre linéaire, le calcul et la théorie des probabilités dont le lecteur a besoin pour comprendre ces concepts.<br/>Daniel Ortiz-Arroyo, professeur associé, Université d'Aalborg Esbjerg, Danemark</p> <p>"J'ai été impressionné par la façon dont le matériel S'aligne avec les besoins d'un cours d'introduction sur l'apprentissage automatique, qui est sa plus grande force... Dans l'ensemble, c'est un livre pragmatique et utile, qui est bien aligné sur les besoins d'un cours d'introduction et celui que je vais regarder pour mes propres étudiants dans les mois à venir."<br/>David Clifton, Université d'Oxford, Royaume-Uni</p> <p>La première édition de ce livre était déjà un excellent texte d'introduction à l'apprentissage automatique pour un cours avancé de premier cycle ou de maîtrise, ou même pour quiconque veut en apprendre davantage sur un domaine intéressant et important de l'informatique. Les chapitres supplémentaires de matériel avancé sur le processus gaussien, MCMC et la modélisation de mélange fournissent une base idéale pour des projets pratiques, sans perturber l'exposition très claire et lisible des bases contenues dans la première partie du livre.<br/>-Gavin Cawley, Maître de conférences, École des sciences informatiques, Université d'East Anglia, Royaume-Uni</p> <p>"Ce livre pourrait être utilisé pour les étudiants de premier cycle junior / senior ou les étudiants de première année, ainsi que pour les personnes qui souhaitent explorer le domaine de l'apprentissage automatique... Le livre présente non seulement les concepts mais aussi les idées sous-jacentes à la mise en œuvre des algorithmes du point de vue de la pensée critique."<br/>- Guangzhi Qu, Université d'Oakland, Rochester, Michigan, États-Unis</p>

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