En poursuivant votre navigation sur notre site, vous acceptez le dépôt de cookies qui nous permettront, ainsi qu’à nos partenaires, de vous proposer des offres et contenus adaptés à vos centres d’intérêts, des fonctions de partage vers les réseaux sociaux, d’analyser le trafic et la performance du site et d’effectuer des statistiques.
RÉSULTATS POUR VOTRE RECHERCHE «»
Résultats pour livres
    Résultats pour auteurs
      Résultats pour catégories

        Deep learning en action - Une approche par la pratique

        First Éditions
        EAN : 9782412037447
        Façonnage normé : BROCHE
        Nombre de pages : 480
        Format : 190 x 230 mm
        Nouveauté
        Deep learning en action - Une approche par la pratique
        Une approche par la pratique

        ,

        Date de parution : 24/05/2018
        Plongez au coeur du Deep Learning
        Ce livre a été écrit pour tous ceux qui souhaitent s'initier au Deep Learning (apprentissage profond). Il est la suite logique du titre "Le Machine learning avec Python" paru en février 2018.

        Le Deep Learning est une technologie nouvelle qui évolue très rapidement. Ce livre en présente les bases principales de...
        Ce livre a été écrit pour tous ceux qui souhaitent s'initier au Deep Learning (apprentissage profond). Il est la suite logique du titre "Le Machine learning avec Python" paru en février 2018.

        Le Deep Learning est une technologie nouvelle qui évolue très rapidement. Ce livre en présente les bases principales de cette technologie. Au coeur de celle-ci on trouve les réseaux de neurones profonds, permettant de modéliser tous types de données et les réseaux de convolution, capables de traiter des images.
        Et enfin, cette technologie de plus en plus utilisée dans les applications d'intelligence artificielle introduit le notion de Reinforcement Learning (apprentissage par renforcement) qui permet d'optimiser les prises de décision par exemple pour le fonctionnement d'un robot.

        Au programme :
        • La génèse du Deep Learning
        • Les résaux de neuronnes
        • Les bases des réseaux de type Deep learning
        • L'architecture réseau
        • Créer un réseau type
        • Adapter le réseau à des besoins propres
        • Les architectures spécifiques
        • La vectorisation
        • Le Deep Learning et DL4J sur Spark
        • Au coeur de l'intelligence artificielle
        • RL4J et Reinforcement Learning
        Lire la suite
        En lire moins
        EAN : 9782412037447
        Façonnage normé : BROCHE
        Nombre de pages : 480
        Format : 190 x 230 mm
        First Éditions
        37.95 €
        Acheter
        INSCRIVEZ-VOUS À LA NEWSLETTER FIRST ÉDITIONS
        Pour être informé en exclusivité de nos parutions, rencontres auteurs, salons et autres événements !
        Les informations collectées par SOGEDIF (une société du groupe EDITIS) font l’objet d’un traitement automatisé ayant pour finalité de vous adresser des actualités et des offres, de vous proposer du contenu adapté à votre profil et à vos goûts, et de gérer sa relation avec vous. Les informations marquées d’un astérisque sont obligatoires. A défaut, SOGEDIF ne sera pas en mesure de répondre à votre demande. Ces informations sont à destination exclusive des maisons d’Edition du Groupe EDITIS et seront conservées pendant 3 ans à compter de votre dernière visite. Conformément au Règlement (UE) 2016/679 relatif à la protection des données à caractère personnel, vous disposez des droits suivants sur vos données : droit d’accès, droit de rectification, droit à l’effacement (droit à l’oubli), droit d’opposition, droit à la limitation du traitement, droit à la portabilité. Vous pouvez également définir des directives relatives à la conservation, à l'effacement et à la communication de vos données à caractère personnel après votre décès. Pour exercer vos droits, merci d’adresser votre courrier recommandé AR à l’adresse suivante : DPO EDITIS, 30 place d’Italie, 75013 Paris, en y joignant la copie d’une pièce d’identité. En cas de manquement aux dispositions ci-dessus, vous avez le droit d’introduire une réclamation auprès de la CNIL. Enfin, pour une simple résiliation de votre inscription au service, contactez notre équipe à l’adresse électronique suivante : inscription@lisez.com