Perl

Cet ouvrage s’adresse aux étudiants en fin de licence et en  master d’informatique ou de maths appliquées, ainsi qu’aux  élèves ingénieurs.L’apprentissage profond (deep learning) a révolutionné l’intelligence  artificielle et s’est très rapidement répandu dans de  nombreux domaines d’activité.Grâce à une approche « orientée projet », ce livre a pour but  d’expliquer les bases du deep learning, depuis les réseaux de  neurones à propagation avant jusqu’aux réseaux non supervisés.Conçu comme un manuel d’apprentissage synthétique, avec  cours et exercices, il s’appuie sur des exemples dans des  domaines comme la vision par ordinateur, la compréhension  des langages naturels ou l’apprentissage par renforcement.Ces exemples sont étudiés avec le logiciel TensorFlow.Les notions théoriques sont illustrées et complétées par une  quarantaine d’exercices, dont la moitié sont corrigés.

L'apprentissage automatique (Machine Learning) est aujourd'hui en pleine explosion. Mais de quoi s'agit-il exactement, et comment pouvez-vous le mettre en oeuvre dans vos propres projets ? L'objectif de cet ouvrage est de vous expliquer les concepts fondamentaux du Machine Learning et de vous apprendre à maîtriser les outils qui vous permettront de créer vous-même des systèmes capables d'apprentissage automatique. Vous apprendrez ainsi à utiliser Scikit-Learn, un outil open source très simple et néanmoins très puissant que vous pourrez mettre en oeuvre dans vos systèmes en production. Apprendre les bases du Machine Learning en suivant pas à pas toutes les étapes d'un projet utilisant Scikit-Learn et pandas. Ouvrir les boites noires pour comprendre comment fonctionnent les algorithmes. Explorer plusieurs modèles d'entraînement, notamment les machines à vecteur de support (SVM). Comprendre le modèle des arbres de décision et celui des forêts aléatoires, et exploiter la puissance des méthodes ensemblistes. Exploiter des techniques d'apprentissage non supervisées telles que la réduction de dimensionnalite. la classification et la détection d'anomalies.

L’apprentissage automatique (Machine Learning) est aujourd’hui en pleine explosion. Mais de quoi s’agit-il exactement, et comment pouvez-vous le mettre en oeuvre dans vos propres projets ...La 3eédition de cet ouvrage de référence vous explique les concepts fondamentaux du Machine Learning et vous apprend à maîtriser les outils qui vous permettront de créer vous-même des systèmes capables d’apprentissage automatique.Vous apprendrez ainsi à utiliser Scikit-Learn, un outil open source très simple et néanmoins très puissant que vous pourrez mettre en place dans vos systèmes en production. Apprendre les bases du Machine Learning en suivant pas à pas toutes les étapes d’un projet utilisant Scikit-Learn et Pandas. Ouvrir les boîtes noires pour comprendre comment fonctionnent les algorithmes. Explorer plusieurs modèles d’entraînement, notamment les machines à vecteur de support (SVM). Comprendre le modèle des arbres de décision et celui des forêts aléatoires, et exploiter la puissance des méthodes ensemblistes. Exploiter des techniques d’apprentissage non supervisées telles que la réduction de dimensionnalité, la classification et la détection d’anomalies. Tous les exemples de code sont disponibles en ligne sous la forme de notebooks Jupyter à l’adresse suivante : https://github.com/ageron/handson-ml3

Employé par de nombreuses entreprises de premier plan et apprécié par les développeurs, Rust est un langage de programmation innovant, fiable et efficace.Ce guide concis, accessible et riche en exemples a pour objectif de vous guider et de rendre Rust plus facile à comprendre !S'adressant aux développeurs de tous niveaux, cet ouvrage reprend les bases de la programmation avec Rust, puis explique en profondeur ses avancées techniques et les particularités qui le rendent si attrayant pour le développement de nouvelle génération.Vous y trouverez toutes les notions indispensables : des types et des affectations à la propriété, les durées de vie, les traits et les crates. Des conseils d'experts indispensables pour les tests unitaires, la gestion du code non sécurisé, l'interopérabilité avec les bases de code existantes et l'utilisation des outils de plus en plus robustes de Rust ainsi que des tutoriels vidéo vous permettront d'être rapidement efficace.Plus qu'un nouveau langage, Rust représente un changement philosophique dans la façon de coder. Avec cet ouvrage, vous maîtriserez les techniques et l'état d'esprit qui feront de Rust un outil clé de votre arsenal de développeur.