L'Apprentissage Automatique En Action
Alan T. Norman
Cherchez-vous un livre d’apprentissage élémentaire pour vous familiariser à l'apprentissage automatique ? Mon livre vous expliquera les concepts de base de façon simple et compréhensible. Une fois que vous l’aurez lu, vous aurez une connaissance robuste des principes de base qui vous permettront de passer plus facilement à un livre de niveau plus avancé si vous souhaitez en connaître davantage.
L'apprentissage automatique en action
Une introduction pour le profane
Alan T. Norman
Traducteur : N`Doua Diby Gaston
Copyright © 2020 - Alan T. Norman. Tous droits réservés.
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Table des matières
Pourquoi j'ai écrit ce livre (#ulink_f04dc10a-62b0-57fa-b214-50ef7a544e38)
Ce livre n’aborde pas les algorithmes d'apprentissage automatique de codage (#ulink_8bb9d52e-a508-505e-816b-c130f896fd79)
Une introduction pour le profane (#ulink_a1f65c90-e95c-5139-8e0b-d03a2170e02c)
Chapitre 1. Qu'est-ce que l'apprentissage automatique (#ulink_f3ba03eb-37d5-5808-86bc-f738e3f69af8)
Programmation explicite ou formation à l'algorithme (#ulink_673327ce-473c-550e-8e3d-7189e2c71009)
Définitions: intelligence artificielle ou apprentissage automatique ou réseaux neuronaux (#ulink_fb3afb63-5bac-5f7e-b567-406476b450fd)
CONCEPTS DE BASE (#ulink_a884d658-b3c5-53d2-a297-2a334f3ad022)
APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE SUPERVISÉ OU APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE NON SUPERVISÉ (#ulink_a2feed88-0376-536c-b89e-348bec926ccd)
Quels sont les problèmes que l'apprentissage automatique peut résoudre ? (#ulink_67be612b-9883-5198-941a-c93135f741b5)
La boîte noire: ce que nous ne savons pas sur l'apprentissage machine (#ulink_886cebb5-7d04-5bad-8045-30e948ab83c6)
Allons plus loin (#ulink_582f8ec6-06a1-5ca7-97f3-4eac7469a935)
Chapitre 2. Le nettoyage, l'étiquetage et la conservation des ensembles de données (#ulink_630bf23c-fcfe-5486-9809-6f4ca3d27aec)
Nettoyage De L'ensemble Des Données (#ulink_d74108d3-46dd-5ee5-a265-6291d964ffc5)
nécessité de très grands ensembles de données pour le ML (#ulink_73a73a17-c62f-592a-be8b-120e7da0de02)
Nécessité d’un bon étiquetage (#ulink_29bc67dd-20e7-59cf-ba30-af9362235346)
Chapitre 3. Choisir ou écrire un algorithme ml (#ulink_77337c4d-c6f1-5670-9733-430c1788ad14)
Concepts de base (#ulink_38d769d0-673a-5f62-83d9-cffe0b35a15a)
Types d'algorithmes populaires (#ulink_36653f43-7fa3-5a55-8899-76d39eaaf7f3)
L’algorithme D'apprentissage K-Means Clustering (#ulink_19f0c07b-bbcf-5d9a-8834-39d323a83967)
Ce qu'il faut pour écrire un nouvel algorithme (#ulink_b923d1af-66ae-5e06-bb15-26da7146b775)
Chapitre 4. Formation et déploiement d'un algorithme (#ulink_7fc088d4-0922-51cb-ae0a-c88dcdc28ece)
La programmation nécessaire (#ulink_efb4bf25-4643-55e3-b594-a011d973835a)
Statique ou dynamique (#ulink_6169a6b2-4c49-57ce-8b85-bac249c641f7)
Ingénierie du réglage et des fonctionnalités (#ulink_29ae9eb4-e5a2-5238-9be3-52feb2f4267a)
Se Débarrasser D’un Algorithme (#ulink_c529c08b-5f0c-51c2-babc-ea7411f086e0)
Chapitre 5. les applications pratiques de l'apprentissage automatique (#ulink_623df27b-c67d-57e1-a284-33110f10e619)
Le secteur des transports (#ulink_a9044a52-1e83-593c-8800-bd4292ce439b)
Recommandations De Produits (#ulink_392fa6d1-2701-5be3-9abd-bcc38269b257)
Le Secteur Des Finances (#ulink_b1d9ff73-2ff3-5525-b210-54000e907854)
Assistants vocaux, maisons et voitures intelligentes (#ulink_4618d6c4-1c1b-5d87-80d0-7e4251e23400)
Conclusion (#ulink_05fca413-eca0-51dc-949e-4b0e95d1e02b)
Les livres bonus des Bitcoin Whales (#ulink_f9cd2155-2df8-5d3e-9cc4-191da66c9c10)
Autres livres de Alan T. Norman: (#ulink_9e6e2aa0-6ba5-587f-acd2-0b360575eaa1)
Pourquoi J'ai Ecrit Ce Livre
Bienvenue dans le monde de l'apprentissage automatique !
L'intelligence artificielle est prête à changer le cours de l'histoire humaine, peut-être plus que toute autre technologie. Une grande partie de cette révolution est l'apprentissage automatique.
L'apprentissage automatique est la science qui consiste à apprendre aux ordinateurs à faire des prédictions à partir de données. À un niveau élémentaire, l'apprentissage automatique consiste à donner à un ordinateur un ensemble de données et à lui demander de faire une prédiction. Au début, l'ordinateur se trompera sur de nombreuses prédictions. Cependant, au fil des milliers de prédictions, l'ordinateur ré-outillera son algorithme et fera de meilleures prédictions.
Ce type d'informatique prédictive était autrefois impossible. Les ordinateurs ne pouvaient tout simplement pas stocker suffisamment de données ni les traiter assez rapidement pour apprendre efficacement. Aujourd'hui, au fil des années, les ordinateurs deviennent de plus en plus intelligents à un rythme rapide. Les progrès réalisés en matière de stockage et de puissance de traitement des données sont à l'origine de cette tendance à l'amélioration des machines. En conséquence, les ordinateurs d'aujourd'hui font des choses qui étaient impensables il y a seulement une ou deux décennies.
L'apprentissage automatique affecte déjà votre vie quotidienne. Amazon utilise l'apprentissage automatique pour prévoir les produits que vous voudrez acheter. Gmail l'utilise pour filtrer les messages spam de votre boîte de réception. Vos recommandations de films sur Netflix sont exécutées sur une base d’algorithmes d'apprentissage automatique.
Cependant, l'impact de l'apprentissage automatique ne s'arrête pas là. Les algorithmes d'apprentissage automatique font des prévisions dans toutes sortes de secteurs, de l'agriculture aux soins de santé. De plus, ses effets se feront sentir dans de nouvelles industries et de nouvelles manières chaque année. À mesure que ces nouvelles applications de l'apprentissage automatique émergeront, nous les accepterons progressivement comme faisant partie de notre vie quotidienne. Néanmoins, cette nouvelle dépendance à l'égard des machines intelligentes est un tournant dans l'histoire de la technologie, et la tendance ne fait que s'accélérer.
À l'avenir, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle en général entraîneront l'automatisation d'un grand nombre de tâches que les humains accomplissent aujourd'hui. Les voitures qui se conduisent seules font appel à l'apprentissage automatique pour la reconnaissance d'images et feront de plus en plus partie des transports, tout comme les camions et autres véhicules qui se conduisent seuls pour transporter des marchandises. Une grande partie de l'agriculture et de la fabrication est désormais automatisée, de sorte que l'apprentissage automatique fournit la nourriture que nous consommons et les biens que nous utilisons. La tendance à l'automatisation ne fait que s'accélérer. D'autres applications de l'apprentissage automatique pourraient changer fondamentalement les tâches que les humains accomplissent au quotidien, car les machines deviennent plus aptes à gérer des processus et à réaliser des travaux de connaissance.
