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Principes fondamentaux des algorithmes d'apprentissage automatique

Mrs M G Chitra, Dr Ramya Govindaraj (Autoren)

Buch | Softcover

64 Seiten

2024
Editions Notre Savoir (Verlag)
9786207532070 (ISBN)

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Dans l'apprentissage automatique, des modèles et des algorithmes capables d'apprendre à partir de données et de faire des prédictions ou des jugements sans programmation explicite sont développés. L'apprentissage automatique est un sous-domaine de l'intelligence artificielle (IA). L'apprentissage automatique utilise un large éventail d'algorithmes et de techniques importants. Une liste d'algorithmes d'apprentissage automatique est présentée ci-dessous : Algorithme de machine à vecteur de support, algorithme de classification par arbre de décision, algorithme de forêt aléatoire, algorithme de régression logistique, algorithme de régression linéaire, algorithme des K-voisins les plus proches (KNN), algorithme du classificateur de Naïve Bayes, algorithme de regroupement K-Means, algorithme XG-Boost. Ces algorithmes sont utilisés dans de nombreux domaines, tels que la robotique, le marketing, les soins de santé et la finance, et constituent la base de l'apprentissage automatique. Le choix de l'algorithme est influencé par la nature du problème, les caractéristiques des données et la capacité de calcul disponible.

Mme M.G.CHITRA a obtenu son diplôme de M.Phil. en informatique en 2011 à l'Auxilium College of Arts and Science for Women's, Vellore, Tamil Nadu, Inde. Elle a 10 ans d'expérience dans l'enseignement. Elle a publié plus de 5 conférences et revues nationales et internationales et a déposé un brevet. Elle poursuit actuellement un doctorat à l'université VIT.

Erscheinungsdatum	23.05.2024
Sprache	französisch
Maße	152 x 229 mm
Gewicht	108 g
Themenwelt	Mathematik / Informatik ► Informatik ► Netzwerke
Schlagworte	Decision Tree Algorithm • Decision Tree Classification Algorithm • Deep learning • intelligence artificielle • K-means clustering algorithm • K-Nearest Neighbor Algorithm • Linear Regression Algorithm • Logistic Regression Algorithm • machine learning • Naive Bayes Classifier Algorithm • Random Forest Algorithm • Support Vector Machine Algorithm • Types d'algorithmes de Machine Learning • XG Boost Algorithm
ISBN-13	9786207532070 / 9786207532070
Zustand	Neuware