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Big Data, Machine Learning et apprentissage profond

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Dossier

Rétablir le lien profond entre la Nature et l'Humanité

Dès les premiers jours de son existence, l'Humain a toujours été intrinsèquement lié à l'univers qui l'entoure. Cette relation, profonde et complexe, s'est tissée au fil des millénaires, façonnant la manière dont nous vivons, mangeons et percevons le monde autour de nous. Pas de planète B. Voici une excellente raison pour respecter celle qui nous est donnée.

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Dossier

Pénurie de papier : crise et tensions dans le monde du livre

En 2020, toutes les industries s'arrêtaient, à mesure que la Covid s'installait dans le paysage mondial. La reprise progressive des activités économiques en 2020, élargie en 2021, a relancé la machine — non sans hoquets et autres dysfonctionnements. Pour l'édition a débuté une crise du papier, parfois désignée comme une pénurie...

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Dossier

Peuples et civilisations : histoires en majuscule

Les Magyars sont-ils les descendants d’Attila ? Napoléon est-il le descendant d’Apollon ? Le récit des peuples et des civilisations se construit sur des mythes fédérateurs et galvanisants. L’Histoire c’est autre chose : c’est le « Je me souviens » du groupe. Comme tous retours vers le passé, c’est autant une nécessité qu’un danger. Comment raconter l’Histoire de Venise ou de l’armée italienne ? À travers ses hauts faits ou la réalité quotidienne ? Tous ces historiens nous éclairent grâce à un patient et rigoureux travail dans les sources. 

 

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Dossier

Alfonic : une méthode pour apprendre à lire et écrire aux plus jeunes

Originellement pensée comme une méthode simplifiant la découverte de la langue, par le linguiste André Martinet, Alfonic était appelée « graphie phonologique Martinet ». Devenu la contraction de « alphabet phonétique », ce système d’apprentissage concerne les jeunes enfants. 

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Dossier

En 2024, Montmorillon met Cécile Coulon et Timothée de Fombelle à l'honneur

Le Festival du livre de Montmorillon fait son retour du 7 au 9 juin 2024. Depuis plus de 30 ans, le Festival du Livre invite personnalités du monde littéraire, lecteurs avertis et amateurs de tout âge et de tout milieu dans cette charmante ville de la Vienne pour trois jours consacrés à la littérature d’ici et d’ailleurs.

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Dossier

Livres, actualités : tout sur Neil Gaiman

Né le 10 novembre 1960, Neil Gaiman s'est d'abord fait connaitre dans le milieu des comics, avec, après avoir suivi l'apprentissage d'Alan Moore, un début aux côtés du dessinateur Dave McKean. Gaiman entame ensuite sa série la plus célèbre à ce jour, Sandman, qu'il mènera entre 1988 et 1996. 

Extraits

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Informatique

Big Data, Machine Learning et apprentissage profond

Cet ouvrage montre comment appliquer les méthodes de machine learning aux Big Data, et comment appliquer les méthodes plus spécifiques de deep learning aux problèmes plus complexes relevant de l'intelligence artificielle, tels que la reconnaissance d'image et le traitement du langage naturel.

04/2019

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Informatique

Big Data et Machine Learning. Les concepts et les outils de la data science, 3e édition

Cet ouvrage s'adresse à tous ceux qui cherchent à tirer parti de l'énorme potentiel des technologies Big Data, qu'ils soient data scientists, DSI, chefs de projets ou spécialistes métier. Le Big Data s'est imposé comme une innovation majeure pour toutes les entreprises qui cherchent à construire un avantage concurrentiel de l'exploitation de leurs données clients, fournisseurs, produits, processus, etc. Il a en outre permis l'émergence des techniques d'apprentissage automatique (Machine Learning, Deep Learning...) qui ont relancé le domaine de l'intelligence artificielle. Mais quelle solution technique choisir ? Quelles compétences métier développer au sein de la DSI ? Ce livre est un guide pour comprendre les enjeux d'un projet Big Data, en appréhender les concepts sous-jacents et acquérir les compétences nécessaires à la mise en place d'une architecture d'entreprise adaptée. Il combine la présentation : - de notions théoriques (traitement statistique des données, calcul distribué...) ; - des outils les plus répandus ; - d'exemples d'applications, notamment en NLP (Natural Language Processing) ; - d'une organisation typique d'un projet de data science.

08/2019

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Programmation

Découverte du Machine Learning. Les outils de l'apprentissage automatique

L'ouvrage : niveau B (Ecoles d'ingénieurs - Masters). Cet ouvrage propose une découverte pragmatique du Machine Learning à travers des exemples implémentés. Il constitue une introduction à différentes méthodes permettant aux étudiants de DUT, de licence, des écoles d'ingénieurs et aux chercheurs de découvrir plusieurs aspects du domaine. Le domaine du Machine Learning couvre un large spectre d'outils et de méthodes. Cet ouvrage fait un focus particulier sur les réseaux de neurones, les réseaux Bayésiens, les méthodes de classification, le pattern mining et les séries temporelles. La découverte s'effectue en utilisant des bibliothèques dédiées au Machine Learning, notamment TensorFlow, Keras, pyAgrum et Weka. Les exemples du livre sont essentiellement des problèmes qui ont été tirés des domaines d'expertise des auteurs. Les codes informatiques sont proposés en Python, en C et en Java, car les domaines où le Machine Learning est utile sont très nombreux et il est important d'avoir une vue globale de ce qu'il est possible de faire avec les outils récents.

04/2021

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Sports

Big Data Foot. Comment les datas révolutionnent le football ?

Des expected goals au Packing, en passant par la dangerousity et le ghosting, un nombre spectaculaire de statistiques, d'indices, de modèles complexes sont récemment apparus dans le football. Pourquoi pouvait-on prévoir l'éclosion de Sadio Mané dès son transfert du RB Salzbourg à Southampton ? Pourquoi Arsenal et Naples auraient dû priver respectivement Leicester et la Juventus de leur titre de champions en 2016 ? Quels sont les secrets offensif et défensif des équipes entraînées par Lucien Favre ? En quoi la paire Pogba-Kanté était-elle si complémentaire lors de la Coupe du monde 2018 ? Dans cet ouvrage passionnant, Christoph Biermann montre, à partir d'exemples récents piochés dans les plus grands championnats européens, l'influence croissante du big data appliqué au football.

09/2019

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Littérature anglo-saxonne

Machin-Machine

Tout commence par un prototype, de la taille d'un frigo, un machin étrange et bruyant testé dans la cuisine d'un couple de la classe moyenne. Une drôle de machine capable de transporter un objet en le dématérialisant d'un côté, pour le rematérialiser de l'autre. Très vite, l'invention se perfectionne et la prouesse scientifique devient un simple aspect de la vie quotidienne. La distance n'est plus un frein. Une cabine dans chaque foyer, chaque rue, chaque ville permet tous les déplacements. Tout est rapide. Facile. Cette nouvelle technologie change bientôt le monde et tous ceux qui l'habitent - les sceptiques comme les convertis. Mais, dans une société obsédée par le progrès, que deviennent les choses qui nous rendent humains : les souvenirs, les peurs, les amours, les contradictions, la mortalité. La confusion inhérente à nos existences. Tout à notre envie de toucher à la perfection, que risquons-nous de perdre ?

09/2022

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Econométrie, théorie des jeux

Machine Learning pour l’économétrie

Machine learning pour l'économétrie est un ouvrage destiné aux économistes qui souhaitent appréhender les techniques de machine learning modernes - de leurs performances en matière de prédiction au traitement révolutionnaire des données non structurées - afin d'établir des relations de causalité à partir des données. Il aborde la sélection automatique de variables dans divers contextes de grande dimension, l'estimation de l'hétérogénéité des effets du traitement, les techniques de traitement du langage naturel (NLP), ainsi que le contrôle synthétique et les prévisions macroéconomiques. Les fondements des méthodes de machine learning sont introduits de manière à proposer à la fois un traitement théorique approfondi de la façon dont elles peuvent être utilisées en économétrie, ainsi que de nombreuses applications économiques. Chaque chapitre contient une série d'exemples empiriques, de programmes et d'exercices pour faciliter l'adoption et la mise en oeuvre des techniques par le lecteur. Ce livre s'adresse aux étudiants de master ou de grandes écoles, aux chercheurs et aux praticiens désireux de comprendre et perfectionner leur connaissance du machine learning pour l'appliquer dans un contexte traditionnellement réservé à l'économétrie.

10/2023

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