Machine learning : programmes libres (GPLv3) essentiels au développement de solutions big data / Massih-Reza Amini ; préface de Francis Bach

Bibliogr. p. [287]-300. Index

Pr℗esentation de l'impl℗ementation d'algorithmes d'apprentissage et de recherche d'informations (big data) accompagn℗ee des codes sources libres (sur un site compagnon) et d'exercices corrig℗es. Le point sur les derniℓeres avanc℗ees, notamment l'ordonnancement (learning to rank) et l'apprentissage semi-supervis℗e. ƯElectre 2020

Machine Learning et intelligence artificielle Le Machine Learning est l'un des domaines de l'intelligence artificielle qui a pour but de concevoir des programmes qui ne sont pas explicitement codés pour s'acquitter d'une tâche particulière. Les concepts de ce domaine sont fondés sur la logique inférentielle et tentent de dégager des règles générales à partir d'un nombre fini d'observations. Un ouvrage de référence : Cet ouvrage présente les fondements scientifiques de la théorie de l'apprentissage supervisé, les algorithmes les plus répandus développés suivant ce domaine ainsi que les deux cadres de l'apprentissage semi-supervisé et de l'ordonnancement, à un niveau accessible aux étudiants de master et aux élèves ingénieurs. La première édition, connue sous le nom Apprentissage machine, fut traduite en chinois par les éditions iTuring. Dans cette deuxième édition, un nouveau chapitre est dédié au Deep Learning, sur les réseaux de neurones artificiels, et nous avons réorganisé les autres chapitres pour un exposé cohérent reliant la théorie aux algorithmes développés dans cette sphère. Vous trouverez également dans cette édition quelques programmes des algorithmes classiques, écrits en langages Python et C (langages à la fois simples et populaires), et à destination des lecteurs qui souhaitent connaître le fonctionnement de ces modèles désignés parfois comme des boites noires. Ces programmes libres (GPLv3) essentiels au développement de solutions big data sont déposés progressivement sur ce gitlab (https://gricad- gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/aminima/machine-learning-tools). À qui s'adresse ce livre ? Aux élèves ingénieurs, étudiants de master et doctorants en mathématiques appliquées, algorithmique, recherche opérationnelle, gestion de production, aide à la décision. Aux ingénieurs, enseignants-chercheurs, informaticiens, industriels, économistes et décideurs ayant à résoudre des problèmes de classification, de partitionnement et d'ordonnancement à large échelle (4e de couverture)

1, Principes de base en apprentissage supervisé 2, Bornes de généralisation dépendantes des données 3, Algorithmes d'optimisation à direction de descente 4, Deep learning 5, Séparateurs à Vaste Marge 6, Boosting 7, Apprentissage semi-supervisé 8, Apprentissage de fonctions d'ordonnancement Annexe A : Rappels de probabilités Annexe B : Codes programmes