PDF Ebook Machine Learning avec Scikit-Learn - Mise en oeuvre et cas concrets, by Aurélien Géron

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Détails sur le produit

Broché: 256 pages

Editeur : Dunod (30 août 2017)

Collection : Hors Collection

Langue : Français

ISBN-10: 210076540X

ISBN-13: 978-2100765409

Dimensions du produit:

17,5 x 1,5 x 25 cm

Moyenne des commentaires client :

4.5 étoiles sur 5

25 commentaires client

Classement des meilleures ventes d'Amazon:

6.067 en Livres (Voir les 100 premiers en Livres)

ce livre donne a la fois un aperçus générale et théorique sur le machine learning tout en explorant des notions d'une manière plus poussée, ses exemples de cas concret font vraiment la différence et permettent même aux non initiés de se confronter à des problèmes très intéressant, un bon achat pour qui s’intéresse au machine learning!

Grande utilité, pédagogique et excellente qualité

Tres bonne intro aux algos de base de ml sur python.

Livre est utile et adapté à mon quotidien professionnel.

Un livre passionnant pour ceux qui cherche la mise en pratique "intelligente" des algorithmes de Machine Learning que je recommande à tous ceux qui veulent se lancer dans la data science. Le livre présente les concepts fondamentaux de l'apprentissage "supervisé" , "non supervisée, etc... puis ensuite présente d'une manière graduelle les spécificités des diférentes techniques (performance, gradient, etc.). La logique de présentation des techniques est vraiment bien orchestrée et permet de comprendre les différences entre les algorithmes. Loin de perdre ses lecteurs dans la fourniture de codes "Python" inutiles, l'auteur permet de commencer à travailler avec la librairie Scikit-Learn, encore bravo pour cette capacité de donner envie ...La partie sur Tensor Flow est un peu plus aride ...j'attends que l'auteur produise un nouvel ouvrage sur le sujet .. sa grande pédagogie me permettra de m'y lancer ...

Passionné d'informatique et ayant quelques bases de programmation, je me suis dit que ce livre serait très intéressant! Et en effet il l'est, le sujet est certes complexe mais c'est traité de manière pédagogique et cela essaye de rendre simple le plus possible le machine learning. Hélas je vois qu'il me manque une vraie formation en informatique et la différence entre une passion et un métier c'est bien fait sentir... Néanmoins on arrive à faire quelques trucs mais de là à maitriser vraiment le sujet c'est autre chose! La puissance des mathématiques et du machine Learning est juste incroyable! Je pense prendre d'autre livres de chez DUNOD pour essayer de combler mes lacunes en informatique, histoire de reprendre ce livre là avec un peu plus de savoir... Et si les autres livres sont aussi bien faits et didactiques alors cela va être super! Pour revenir sur le livre, il est vraiment super, avec des exemples concrets et des exercices, des réalisations qui peuvent servir pour ainsi dire tels quel ou qui permettent de voir comment s'articule les différentes notions abordées. Je pense que c'est bien plus qu'une traduction, on sent une vraie compréhension du sujet par l'auteur et on aimerait vraiment que tout nous paraissent aussi simple que cela a l'air de l'être pour lui! La lecture de ce livre même si elle ne m'amènera pas tout de suite à une réelle utilisation s'est vraiment avérée passionnante. Je recommande vivement à tous ceux qui sont intéressés par le sujet! C'est je pense à coup sûr un ouvrage de référence quasiment indispensable pour quiconque utilisant le Machine Learning.

Typiquement, c'est un livre de cours, très technique, d'un niveau de détail impressionnant mais pourtant très pédagogique. Il n'a vraiment rien à envier, dans son propre domaine, à la série "Collection de Sciences Physiques / Editions Baillière", si prisée en classes prépas.J'ai aussi peine à croire qu'il s'agit d'une traduction quand on voit la précision des termes mathématiques et informatiques, la présentation des équations. Bluffant.Selon Wiki :"le Scikit-Learn est une bibliothèque libre Python, dédiée à l'apprentissage automatique.Elle comprend notamment des fonctions pour estimer des forêts aléatoires, des régressions logistiques, des algorithmes de classification, et les machines à vecteurs de support."On y trouve ainsi des objets estimateurs, transformateurs, recalibreurs, prédicteurs, s'appliquant à des jeux de données et enchaînés par des "pipe".Tout est vraiment détaillé dans ce livre, depuis l'installation de Python, la préparation de l'environnement, les liens vers des jeux de données réelles, la routine pour leur téléchargement…Un site GitHub est aussi référencé. Il contient des notebooks Jupyter du code de tous les exemples et même ceux de génération des graphiques présentés dans l'ouvrage ! Il apporte aussi les correctifs du livre (dans sa version anglaise) et les corrigés des exercices.Une "méthodologie", sous forme de "Liste de contrôle de projet" est fournie, également très détaillée (ex : vérifier les obligations légales (avant obtention/conservation des données)).Le premier projet traite de régression (prédiction de valeurs) et s'appuie sur le prix des logements en Californie.Le second projet aborde la classification (reconnaissance de chiffres écrits à la main).Je n'en suis que là mais la suite est prometteuse !Si de bonnes connaissances en statistiques et en langage Python sont préférables, on peut aussi aborder ce livre sans trop s'attacher aux équations. On se prend vite au jeu car les explications sont claires et permettent d'en suivre les raisonnements et imaginer les enjeux du "big data", quand l'humain et les bases de données classiques ne sont plus en mesure de gérer un flot de données trop important, tant en termes de traitement que de conservation…Pour la petite histoire, au même titre que Google ou Facebook, Amazon est très présent dans ce domaine (Amazon Web Services). Les jeux de données AWS sont d'ailleurs référencés dans l'ouvrage, au travers du site aws.amazon.com/fr/public-datasets, qui mérite une visite !

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