L'apprentissage profond

Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville avec la contribution de Quantmetry

800 pages, parution le 18/10/2018

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Résumé

"Hello Dave, you're looking well today".

C'est en ces termes que s'exprime l'odinateur du vaisseau de 2001 l'Odyssée de l'Espace de Stanley Kubrick. Cette scène de 1968 fait desormais partie de notre quotidien : les assistants virtuels, la reconnaissance faciale, la traduction automatique, et bientôt les voitures autonomes sont autant d'applications de l'Intelligence Artificielle connexionniste portés par les réseaux de neurones et l'apprentissage profond (deep learning).

Cette forme d'apprentissage automatique permet à l'ordinateur d'apprendre par l'expérience sans qu'un humain lui spécifie formellement toutes les connaissances nécessaires.

Ce processus lui permet alors de comprendre le monde et les concepts complexes qui le composent en les rapportant à une hiérarchie de briques élémentaires. Cet ouvrage présente un contexte mathématique et conceptuel pour l'apprentissage profond, couvrant les fondations de l'algèbre linéaire, de théorie des probabilités et de l'information, du calcul numérique et de l'apprentissage automatique. Il offre également des perspectives de recherche, couvrant des sujets théoriques tels que les auto-encodeurs, l'apprentissage de représentation, les modèles probabilistes structurés, la fonction de partition, l'inférence approximative et les modèles génératifs profonds.

Ce texte de référence peut être notamment utilisé par des étudiants en cycles supérieurs d'industrie ou de recherche, et par des ingénieurs logiciel qui veulent intégrer l'apprentissage profond dans leurs produits ou plateformes. Il est le premier au monde à faire l'objet d'une traduction automatique fondée sur de l'apprentissage profond à partir d'un outil proposé par DeepL GmbH.

"L'apprentissage profond a pris d'assaut le monde de la technologie depuis le début de la décennie. Il y avait un besoin d'un manuel pour les étudiants, les praticiens et les instructeurs qui revient sur les concepts de base, les aspects pratiques et les sujets de recherche avancée. Il s'agit du premier manuel complet sur le sujet, rédigé par certains des chercheurs les plus novateurs et prolifiques dans le domaine. Ce sera une référence pour les années à venir."
Yann LeCun, Directeur de Facebook AI Research ; Professeur à l'Université de New York.

"Rédigé par trois experts dans le domaine, L'Apprentissage profond est le seul livre complet sur le sujet. Cet ouvrage de référence fournit une vision d'ensemble et les prérequis mathématiques indispensables aux ingénieurs logiciel et étudiants qui se lancent dans ce domaine."
Elon Musk, co-président d'OpenAI ; co-fondateur et PDG de Tesla et SpaceX.

L'avis du libraire Eyrolles

Un manuel complet, qui a fait l’objet d’une traduction automatique, présentant les concepts et les perspectives novatrices de recherches dans le domaine du Deep Learning.

Avis des lecteurs

2 / 5

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Commentaire de Serge R
publié le 03/01/2021 Acheteur vérifié

foire aux coquilles

Le livre a été d'abord traduit automatiquement, puis relu et corrigé. Très bien. Sauf que la relecture a été très très superficielle, en particulier dans les formules mathématiques. On the trouve avec des "n-th" qui traînent pour n-ième, ou un "0" dans l'original, traduit en "zéro" dans la version française, sauf que ça tombe dans une formule en LaTeX, et qu'on a finalement un bien énigmatique "zro". Bref, je me retrouve à vérifier la version française à partir de la version anglaise en ligne...

Caractéristiques techniques

	PAPIER	NUMERIQUE
Éditeur(s)	Massot éditions
Auteur(s)	Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville
Parution	18/10/2018	25/10/2018
Nb. de pages	800	-
Format	19 x 24	-
Couverture	Broché	-
Poids	1140g	-
Intérieur	Noir et Blanc	-
Contenu	-	ePub
EAN13	9791097160432	9791097160449
ISBN13	979-10-97160-43-2	-