Bücher von L. Selvam

L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle (IA) qui permet aux ordinateurs de s'auto-apprendre à partir de données d'entraînement et de s'améliorer au fil du temps, sans être explicitement programmés. Les algorithmes d'apprentissage automatique sont capables de détecter des modèles dans les données et d'en tirer des enseignements, afin de faire leurs propres prédictions. Cet ouvrage constitue une introduction unique aux principales approches de l'apprentissage automatique. Il s'adresse aux étudiants avancés de premier et deuxième cycles, ainsi qu'aux développeurs et aux chercheurs dans ce domaine. Real-World Machine Learning est un guide pratique conçu pour enseigner aux développeurs l'art de l'exécution de projets d'apprentissage automatique. Sans vous submerger de théories académiques et de mathématiques complexes, il présente la pratique quotidienne de l'apprentissage automatique, vous préparant à construire et à déployer avec succès de puissants systèmes d'apprentissage automatique.Le contenu de ce livre est conçu pour les débutants ayant des connaissances de base en science des données, y compris les statistiques classiques et la programmation informatique.

A aprendizagem automática (AM) é um ramo da inteligência artificial (IA) que permite aos computadores "auto-aprender" a partir de dados de treino e melhorar ao longo do tempo, sem serem explicitamente programados. Os algoritmos de aprendizagem automática são capazes de detetar padrões nos dados e aprender com eles, de forma a fazerem as suas próprias previsões. Este livro fornece uma introdução de fonte única às principais abordagens à aprendizagem automática. Destina-se a estudantes avançados de licenciatura e pós-graduação, bem como a programadores e investigadores neste domínio. O Real-World Machine Learning é um guia prático concebido para ensinar aos programadores a arte da execução de projectos de aprendizagem automática. Sem exagerar na teoria académica e na matemática complexa, apresenta a prática quotidiana da aprendizagem automática, preparando-o para criar e implementar com êxito sistemas de aprendizagem automática poderosos.O conteúdo deste livro foi concebido para principiantes com alguns conhecimentos básicos de ciência de dados, incluindo estatística clássica e programação informática.

El aprendizaje automático (AM) es una rama de la inteligencia artificial (IA) que permite a los ordenadores "autoaprender" a partir de datos de entrenamiento y mejorar con el tiempo, sin ser programados explícitamente. Los algoritmos de aprendizaje automático son capaces de detectar patrones en los datos y aprender de ellos para hacer sus propias predicciones. Este libro ofrece una introducción única a los principales enfoques del aprendizaje automático. Está dirigido a estudiantes avanzados de grado y posgrado, así como a desarrolladores e investigadores en este campo. Real-World Machine Learning es una guía práctica diseñada para enseñar a los desarrolladores en activo el arte de la ejecución de proyectos de ML. Sin sobredosis de teoría académica y matemáticas complejas, introduce la práctica diaria del aprendizaje automático, preparándole para construir y desplegar con éxito potentes sistemas de ML.El contenido de este libro está diseñado para principiantes con algunos conocimientos previos de ciencia de datos, incluyendo estadística clásica y programación informática.

Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI), das es Computern ermöglicht, aus Trainingsdaten "selbst zu lernen" und sich im Laufe der Zeit zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Algorithmen des maschinellen Lernens sind in der Lage, Muster in Daten zu erkennen und daraus zu lernen, um ihre eigenen Vorhersagen zu treffen. Dieses Buch bietet eine Einführung in die wichtigsten Ansätze des maschinellen Lernens aus einer Hand. Es richtet sich an fortgeschrittene Studenten und Hochschulabsolventen sowie an Entwickler und Forscher auf diesem Gebiet. Es werden keine Vorkenntnisse in künstlicher Intelligenz oder Statistik vorausgesetzt.Real-World Machine Learning ist ein praktisches Handbuch, das Entwicklern die Kunst der Ausführung von ML-Projekten vermittelt. Ohne Sie mit akademischer Theorie und komplexer Mathematik zu überfrachten, führt es Sie in die tägliche Praxis des maschinellen Lernens ein und bereitet Sie darauf vor, erfolgreich leistungsstarke ML-Systeme zu entwickeln und einzusetzen.Der Inhalt dieses Buches richtet sich an Anfänger mit einigen Hintergrundkenntnissen der Datenwissenschaft, einschließlich klassischer Statistik und Computerprogrammierung.

L'apprendimento automatico (ML) è una branca dell'intelligenza artificiale (AI) che consente ai computer di "autoapprendere" dai dati di addestramento e di migliorare nel tempo, senza essere esplicitamente programmati. Gli algoritmi di apprendimento automatico sono in grado di rilevare modelli nei dati e di imparare da essi, al fine di fare le proprie previsioni. Questo libro fornisce un'introduzione unica ai principali approcci all'apprendimento automatico. È destinato a studenti universitari e laureati di livello avanzato, nonché a sviluppatori e ricercatori del settore. Real-World Machine Learning è una guida pratica pensata per insegnare agli sviluppatori che lavorano l'arte di eseguire progetti di ML. Senza esagerare con la teoria accademica e la matematica complessa, introduce alla pratica quotidiana dell'apprendimento automatico, preparandovi a costruire e distribuire con successo potenti sistemi di ML.Il contenuto di questo libro è pensato per i principianti con una certa conoscenza di base della scienza dei dati, compresa la statistica classica e la programmazione informatica.