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Sciences des données et apprentissage en grande dimension |
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:: Résumé
:: Détails
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La performance des algorithmes d’analyse de données a fait un bond ces dernières années, non seulement grâce à l’augmentation des capacités de calcul et aux masses de données, mais aussi grâce à l’évolution rapide des algorithmes d’apprentissage, et par conséquent de l’intelligence artificielle. L’analyse automatique des données numériques est devenue un enjeu industriel, sociétal et scientifique majeur. Les sciences des données développent des algorithmes capables d’apprendre, comme les réseaux de neurones, avec des données de grande dimension. Il est pour cela nécessaire de comprendre les principes de l’apprentissage, en faisant appel à de nombreuses branches des mathématiques dont les statistiques, l’analyse harmonique et la géométrie.
Titre
Sciences des données et apprentissage en grande dimension
Édition
2e édition
Auteur
Stéphane Mallat
Collection
Leçons inaugurales
Éditeur
Éditions du Collège de France
BISAC Classifications thématiques
MAT003000 MATHEMATICS / Applied
Public visé
05 Enseignement supérieur
CLIL (Version 2013-2019 )
3052 Mathématiques
Date de première publication du titre
12 novembre 2024
Code Identifiant de classement sujet
93 Classification thématique Thema: PBW
Support
Livre broché
ISBN-10
2722607115
ISBN-13
978-2-7226-0711-8
GTIN13 (EAN13)
9782722607118
Référence
127599-07
Date de publication
12 novembre 2024
Nombre de pages de contenu principal 80
Format
12 x 18,5 x 0,7 cm
Poids
91 gr
Prix
12,00 €
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127599-07 |