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Lapprentissage Automatique En Action
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Book Synopsis L'Apprentissage Automatique En Action by : Alan T. Norman
Download or read book L'Apprentissage Automatique En Action written by Alan T. Norman and published by Litres. This book was released on 2020-12-17 with total page 77 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: 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.
Book Synopsis L'apprentissage automatique en action by : Alan T. Norman
Download or read book L'apprentissage automatique en action written by Alan T. Norman and published by Tektime. This book was released on 2020-12-08 with total page 72 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: 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. Translator: N'Doua Diby Gaston PUBLISHER: TEKTIME
Book Synopsis L'apprentissage automatique en action. Guide pour le profane, Guide d'apprentissage progressif pour débutants (Apprentissage automatique) by : Alan T. Norman
Download or read book L'apprentissage automatique en action. Guide pour le profane, Guide d'apprentissage progressif pour débutants (Apprentissage automatique) written by Alan T. Norman and published by . This book was released on 2020 with total page 84 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: 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.
Book Synopsis Deep Learning en Action by : Josh Patterson
Download or read book Deep Learning en Action written by Josh Patterson and published by . This book was released on 2018 with total page 480 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: 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 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.
Book Synopsis Deep learning en action - Une approche par la pratique - collection O'Reilly by : Josh Patterson
Download or read book Deep learning en action - Une approche par la pratique - collection O'Reilly written by Josh Patterson and published by First Interactive. This book was released on 2018-10-04 with total page 696 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: 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 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 Collection O'Reilly
Book Synopsis Reinforcement Learning by : Richard S. Sutton
Download or read book Reinforcement Learning written by Richard S. Sutton and published by Springer Science & Business Media. This book was released on 2012-12-06 with total page 173 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Reinforcement learning is the learning of a mapping from situations to actions so as to maximize a scalar reward or reinforcement signal. The learner is not told which action to take, as in most forms of machine learning, but instead must discover which actions yield the highest reward by trying them. In the most interesting and challenging cases, actions may affect not only the immediate reward, but also the next situation, and through that all subsequent rewards. These two characteristics -- trial-and-error search and delayed reward -- are the most important distinguishing features of reinforcement learning. Reinforcement learning is both a new and a very old topic in AI. The term appears to have been coined by Minsk (1961), and independently in control theory by Walz and Fu (1965). The earliest machine learning research now viewed as directly relevant was Samuel's (1959) checker player, which used temporal-difference learning to manage delayed reward much as it is used today. Of course learning and reinforcement have been studied in psychology for almost a century, and that work has had a very strong impact on the AI/engineering work. One could in fact consider all of reinforcement learning to be simply the reverse engineering of certain psychological learning processes (e.g. operant conditioning and secondary reinforcement). Reinforcement Learning is an edited volume of original research, comprising seven invited contributions by leading researchers.
Book Synopsis Apprendre demain by : Alexia Audevart
Download or read book Apprendre demain written by Alexia Audevart and published by Dunod. This book was released on 2019-09-11 with total page 262 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Cet ouvrage revisite l’apprentissage à la lumière des dernières avancées en neurosciences et des nouvelles perspectives offertes par l’intelligence artificielle. Il montre comment, dans le processus d’apprentissage, les deux disciplines interagissent, travaillent en symbiose, se renforcent l’une l’autre. Les progrès réalisés dans la compréhension des réseaux de neurones artificiels permettent d’améliorer les réseaux de neurones biologiques, et vice versa. A travers de nombreux exemples, témoignages d’experts et cas concrets, les auteurs donnent des clés pour comprendre comment, à partir de l’osmose entre l’homme et la machine, se construiront les apprentissages de demain.
Author : Publisher :Odile Jacob ISBN 13 :273818698X Total Pages :239 pages Book Rating :4.7/5 (381 download)
Download or read book written by and published by Odile Jacob. This book was released on with total page 239 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Book Synopsis Apprentissage incrémental des modèles d'action relationnels by : Christophe Rodrigues
Download or read book Apprentissage incrémental des modèles d'action relationnels written by Christophe Rodrigues and published by . This book was released on 2013 with total page 150 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Dans cette thèse, nous nous intéressons à l'apprentissage artificiel pour l'action. Nous nous situons à l'intersection de l'apprentissage par renforcement (AR) et de la programmation logique inductive (PLI). Nous étudions plus précisément l'apprentissage de modèles d'actions. Un modèle d'action décrit les conditions et effets des actions possibles dans un environnement. Il permet d'anticiper les conséquences des actions d'un agent et peut aussi être utilisé par un planificateur. Nous nous intéressons en particulier à une représentation relationnelle des environnements. Nous décrivons alors les états et les actions à l'aide d'objets et de relations entre les différents objets qui les composent. Nous présentons la méthode IRALe apprennant de façon incrémentale des modèles d'action relationnels. Nous commençons par supposer que les états sont entièrement observables et que les conséquences des actions sont déterministes. Nous apportons une preuve de convergence pour cette méthode. Ensuite, nous développons une approche d'exploration active qui essaye de focaliser l'expérience de l'agent sur des actions supposées non couvertes par le modèle. Enfin, nous généralisons l'approche en introduisant une perception de l'environnement bruitée afin de rendre plus réaliste notre cadre d'apprentissage. Pour chaque approche, nous illustrons empiriquement son intérêt sur plusieurs problèmes de planification. Les résultats obtenus montrent que le nombre d'interactions nécessaires avec les environnements est très faible comparé à la taille des espaces d'états considérés. De plus, l'apprentissage actif permet d'améliorer significativement ces résultats.
Book Synopsis Décision et Action by : POMEROL Jean-Charles
Download or read book Décision et Action written by POMEROL Jean-Charles and published by Lavoisier. This book was released on 2012-09-24 with total page 338 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Quelle que soit l’importance de la décision, l’hésitation peut paralyser l’action. S’intéressant à la décision pour l’action, le décideur est alors, soit confronté aux théoriciens qui ne se mettent pas à sa portée, soit renvoyé à des études de cas trop souvent anecdotiques. Ce livre établit un lien entre la décision, l’action et les théories récentes de l’intelligence artificielle, de la neurobiologie et de la psychologie. Quels sont les principaux comportements psychologiques dont il faut se méfier ? Quel est le rôle de l’intuition ou de l’émotion ? Comment éviter la manipulation ? Quel est le bon usage de la planification ? Comment rester rationnel sans être un expert des probabilités ? Comment passer de la décision à l’action ? Illustré par de nombreux exemples, cet ouvrage répond, dans un langage simple et didactique, aux interrogations des managers.
Book Synopsis Handbook of Reinforcement Learning and Control by : Kyriakos G. Vamvoudakis
Download or read book Handbook of Reinforcement Learning and Control written by Kyriakos G. Vamvoudakis and published by Springer Nature. This book was released on 2021-06-23 with total page 833 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: This handbook presents state-of-the-art research in reinforcement learning, focusing on its applications in the control and game theory of dynamic systems and future directions for related research and technology. The contributions gathered in this book deal with challenges faced when using learning and adaptation methods to solve academic and industrial problems, such as optimization in dynamic environments with single and multiple agents, convergence and performance analysis, and online implementation. They explore means by which these difficulties can be solved, and cover a wide range of related topics including: deep learning; artificial intelligence; applications of game theory; mixed modality learning; and multi-agent reinforcement learning. Practicing engineers and scholars in the field of machine learning, game theory, and autonomous control will find the Handbook of Reinforcement Learning and Control to be thought-provoking, instructive and informative.
Book Synopsis Deep learning en action by : Josh Patterson
Download or read book Deep learning en action written by Josh Patterson and published by First Interactive. This book was released on 2018-05-24 with total page 534 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: 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 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.
Book Synopsis Quand la machine apprend by : Yann Le Cun
Download or read book Quand la machine apprend written by Yann Le Cun and published by Odile Jacob. This book was released on 2019-10-16 with total page 388 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Nous vivons une révolution inouïe, inimaginable il y a encore cinquante ans, celle de la machine qui apprend, et qui apprend par elle-même. Au lieu d’exécuter les ordres d’un programme, la machine peut désormais acquérir par elle-même, par l’expérience, les capacités nécessaires pour accomplir les tâches qui lui sont assignées, y compris celles que l’on croyait réservées à l’humain. Les applications sont immenses : reconnaissance des formes, des voix, des images et des visages, voiture autonome, traduction de centaines de langues, détection des tumeurs dans les images médicales... Yann Le Cun est à l’origine de cette révolution. Il est en effet l’un des inventeurs de l’apprentissage profond, le deep learning, qui caractérise un réseau de neurones artificiels dont l’architecture et le fonctionnement s’inspirent du cerveau. C’est à la naissance de cette nouvelle forme d’intelligence, à l’émergence d’un système quasiment auto-organisateur, que nous convie Yann Le Cun. Un livre qui évoque la démarche intellectuelle d’un inventeur au carrefour de l’informatique et des neurosciences. Un livre qui éclaire l’avenir de l’intelligence artificielle, ses enjeux, ses promesses et ses risques. Un livre passionnant, clair et accessible, qui nous fait pénétrer au cœur de la machine et nous fait découvrir un nouveau monde fascinant, qui est déjà le nôtre. Yann Le Cun, lauréat du prix Turing, est professeur à New York University et dirige la recherche fondamentale chez Facebook.
Book Synopsis Case-Based Learning by : Janet L. Kolodner
Download or read book Case-Based Learning written by Janet L. Kolodner and published by Springer Science & Business Media. This book was released on 2012-12-06 with total page 171 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Case-based reasoning means reasoning based on remembering previous experiences. A reasoner using old experiences (cases) might use those cases to suggest solutions to problems, to point out potential problems with a solution being computed, to interpret a new situation and make predictions about what might happen, or to create arguments justifying some conclusion. A case-based reasoner solves new problems by remembering old situations and adapting their solutions. It interprets new situations by remembering old similar situations and comparing and contrasting the new one to old ones to see where it fits best. Case-based reasoning combines reasoning with learning. It spans the whole reasoning cycle. A situation is experienced. Old situations are used to understand it. Old situations are used to solve a problem (if there is one to be solved). Then the new situation is inserted into memory alongside the cases it used for reasoning, to be used another time. The key to this reasoning method, then, is remembering. Remembering has two parts: integrating cases or experiences into memory when they happen and recalling them in appropriate situations later on. The case-based reasoning community calls this related set of issues the indexing problem. In broad terms, it means finding in memory the experience closest to a new situation. In narrower terms, it can be described as a two-part problem: assigning indexes or labels to experiences when they are put into memory that describe the situations to which they are applicable, so that they can be recalled later; and at recall time, elaborating the new situation in enough detail so that the indexes it would have if it were in the memory are identified. Case-Based Learning is an edited volume of original research comprising invited contributions by leading workers. This work has also been published as a special issues of MACHINE LEARNING, Volume 10, No. 3.
Book Synopsis L’avenir du travail en Afrique by : Jieun Choi
Download or read book L’avenir du travail en Afrique written by Jieun Choi and published by World Bank Publications. This book was released on 2021-10-11 with total page 300 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L‘avenir du travail en Afrique se penche sur deux questions fondamentales : comment créer des emplois productifs et comment subvenir aux besoins des laissés-pour-compte. Le rapport met en lumière comment l’adoption des technologies numériques, conjuguée à d’autres phénomènes mondiaux, transforme la nature du travail en Afrique subsaharienne et pose un défi en même temps qu’elle crée de nouvelles possibilités. Les auteurs montrent que les nouvelles technologies ne sont pas simplement synonymes de destruction d’emplois, comme on le craint généralement, mais qu’elles peuvent permettre aux pays africains de construire un monde du travail inclusif et offrir des opportunités aux travailleurs les moins qualifiés. Pour exploiter ces opportunités, cependant, il est indispensable de mettre en place des politiques publiques et de réaliser des investissements productifs dans quatre domaines principaux. Il faudra notamment promouvoir des technologies numériques inclusives, développer le capital humain d’une main-d’oeuvre jeune, globalement peu qualifiée et qui s’accroît rapidement, augmenter la productivité des entreprises et des travailleurs du secteur informel et élargir la couverture de la protection sociale pour atténuer les risques liés aux bouleversements du marché du travail. Le présent rapport, prolongement du Rapport sur le développement dans le monde 2019 de la Banque mondiale, aborde en conclusion d’importantes questions de politique publique qui viendront alimenter de futurs travaux de recherche permettant de guider les pays africains sur la voie d’une croissance plus inclusive.
Book Synopsis Contributions à l'apprentissage automatique de réseau de contraintes et à la constitution automatique de comportements sensorimoteurs en robotique by : Mathias Paulin (chercheur en informatique).)
Download or read book Contributions à l'apprentissage automatique de réseau de contraintes et à la constitution automatique de comportements sensorimoteurs en robotique written by Mathias Paulin (chercheur en informatique).) and published by . This book was released on 2008 with total page 120 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Le travail effectué dans la première partie de cette thèse s'attache à développer une version interactive de plate-forme d'acquisition automatique de réseau de contraintes CONACQ, capable de poser à l'utilisateur des questions dont le but est d'augmenter plus rapidement et de manière conséquente la connaissance de la plate-forme. Afin de limiter le nombre d'interactions, nous proposons différentes stratégies de questionnement que nous validons ensuite empiriquement. Dans la seconde partie, nous nous intéressons à une utilisation pratique de l'acquisition automatique de réseau de contraintes dans le domaine de la robotique. Notre approche utilise CONACQ pour modéliser automatiquement les actions élémentaires d'un robot sous la forme de réseaux de contraintes. Ces derniers sont ensuite combinés par planification pour définir automatiquement une séquence d'actions élémentaires dont l'exécution doit permettre au robot d'accomplir un comportement sensorimoteur
Book Synopsis Réseaux véhiculaires : Modèles et algorithmes by : LABIOD Houda
Download or read book Réseaux véhiculaires : Modèles et algorithmes written by LABIOD Houda and published by Lavoisier. This book was released on 2013-09-01 with total page 268 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L’émergence des systèmes de transport intelligents est due principalement aux grands progrès technologiques dans les domaines des protocoles de communication sans fil, des systèmes embarqués et temps réel. Très prometteurs, ces derniers permettront d’offrir un large éventail de nouvelles applications, de nouveaux véhicules communicants et de définir un éco-système de mobilités diversifiées. Les caractéristiques inhérentes à ces systèmes posent de nouveaux challenges en termes de protocoles et d’architectures de communications. Les réseaux véhiculaires connaissent des évolutions récentes : cet ouvrage propose d’en traiter les problèmes critiques, à savoir le contrôle de congestion, le routage, le clustering, l’interconnexion entre le réseau véhiculaire et les réseaux LTE/LTE Advanced, le contrôle du trafic routier ou encore la simulation à travers les outils et la génération de traces de mobilité. D’approche analytique, cet ouvrage se présente comme la genèse d’un nouveau domaine qui est en train de bouleverser les modèles de transports dans nos sociétés.
