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Le Machine Learning avec Python. De la théorie à la pratique

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Dossier

Montpellier : de la culture en plein air, avec la Comédie du Livre

Depuis 1986, La Comédie du livre créée par des librairies indépendantes fait bouillonner les rues montpelliéraines. Nous voilà donc partis pour 10 jours de manifestations littéraires à Montpellier et dans les territoires avoisinants. Au rendez-vous : rencontres, lectures, musique, ateliers et expositions.

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Dossier

Nos horizons désirables : le livre a rendez-vous avec son avenir

Devant les défis importants du domaine du livre, les experts et volontaires s'engagent activement. L'Agence coordonne les Rencontres régionales du livre et de la lecture dans la région des Hauts-de-France, un événement visant à collaborer pour façonner l'avenir du secteur et envisager des perspectives prometteuses.

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Dossier

Le Prix Goncourt de la biographie

Dès 1980, l'Académie Goncourt se dote d'une bourse pour soutenir les auteurs de biographie : Jean Lacouture reçoit la première récompense pour son ouvrage François Mauriac, consacré à l'auteur d'Un Nœud de vipères et publié par les éditions du Seuil. Devenu un Prix Goncourt au même titre que le Goncourt de la nouvelle, par exemple, le prix est désormais remis chaque année par les académiciens, au cours d'une cérémonie organisée à Nancy pendant l'événement Le Livre sur la Place.

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Dossier

Le Prix de la littérature arabe

Créé en 2013, le Prix de la littérature arabe est la seule récompense française distinguant la création littéraire arabe : il salue le roman ou le recueil de nouvelles d'un écrivain ressortissant de la Ligue arabe et auteur d'un ouvrage écrit en arabe et traduit en français ou directement écrit en français.

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Dossier

La librairie et le Label Lir : les raisons de la colère

Une étude réalisée conjointement par le ministère de la Culture et de la Communication, le Syndicat de la librairie française et le Syndicat national de l’édition, le rapport de la mission « Livre 2010 » et celui d’Antoine Gallimard, remis au cours de l’année 2007, ont souligné la fragilité de la situation économique des librairies indépendantes et préconisé de faire du maintien et du développement de ces entreprises une des priorités de la politique du livre. 

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Dossier

Lire avec Kobo : une bibliothèque qui tient dans la main

Fondée en 2009 à Toronto, Kobo s'est rapidement imposée comme une figure emblématique dans le monde des liseuses. Bien que le marché des e-readers soit dominé par quelques géants, Kobo a su trouver sa place grâce à une combinaison gagnante d'innovation, de qualité et d'ouverture.

Extraits

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Programmation

Le Machine Learning avec Python. De la théorie à la pratique

Ce livre sur le Machine Learning avec le langage Python permet aux lecteurs novices ou étudiants de disposer des connaissances théoriques nécessaires pour une compréhension approfondie du Machine Learning et d'appréhender les outils techniques utiles pour mettre en pratique les concepts étudiés. L'auteur y expose des exemples concrets sur les concepts de l'apprentissage automatique. Des lecteurs plus avertis trouveront dans ce livre une occasion d'aller plus loin dans leur compréhension des algorithmes du Machine Learning et les enseignants pourront y voir une ressource adaptée pour dispenser un cours sur le sujet. Pour commencer, l'auteur explique les enjeux de la Data Science ainsi que les notions fondamentales du Machine Learning avant de présenter la démarche théorique d'une expérimentation en Data Science avec des notions de modélisation d'un problème et les métriques de mesure de performances d'un modèle. Le lecteur peut ensuite passer à la pratique avec le langage Python en manipulant les bibliothèques Numpy et Pandas ainsi que l'environnement Jupyter, et aborder ainsi sereinement les chapitres suivants qui lui feront découvrir les notions mathématiques, et la pratique sous-jacente, relatives aux algorithmes du Machine Learning : statistiques pour la Data Science, régression linéaire et polynomiale, régression logistique, arbres de décision et Random Forest, K-means, Support Vector Machine, analyse en composantes principales et réseaux de neurones. Des éléments complémentaires sont en téléchargement sur le site www. editions-eni. fr.

09/2021

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Programmation

Machine Learning. Implémentation en Python avec Scikit-learn

Ce livre présente à des personnes non Data Scientists, et sans connaissances particulières en mathématiques, la méthodologie du Machine Learning, ses concepts et l'implémentation de ceux-ci en Python. Il commence par une présentation du Machine Learning puis de la méthode CRISP où chaque phase est détaillée avec les différentes étapes. Les premiers chapitres s'intéressent donc aux phases de Data Understanding (ou compréhension des données) et de Data Preparation (préparation des données). Dans le premier sont présentés des analyses statistiques de datasets, que cela soit sous forme numérique ou graphique. Dans le deuxième sont vues les principales techniques utilisées pour la préparation des données, avec leur rôle et des conseils sur leur utilisation. Ensuite, plusieurs chapitres sont dédiés chacun à une tâche de Machine Learning : · La classification ; · La régression, avec le cas particulier de la prédiction ; · Le clustering et plus globalement l'apprentissage non supervisé. Pour chaque tâche qui est présentée sont successivement détaillés les critères d'évaluation, les concepts derrière les principaux algorithmes puis leur implémentation avec Scikit-Learn. Pour illustrer les différents chapitres, les techniques et algorithmes présentés sont appliqués sur des datasets souvent utilisés : Iris (classification de fleurs), Boston (prévision de prix de vente d'appartements) et Titanic (prévision de la chance de survie des passagers du bateau).

10/2021

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Programmation

Le machine learning et Python pour les Nuls

Plongez au coeur de l'intelligence arficielle et de la data science avec le machine learning et Python Vous aussi participez à la révolution qui ramène l'intelligence artificielle au coeur de notre société, grace à la data science, au machine learning et à Python son langage de référence. La data science consiste à traduire des problèmes de toute autre nature, en problèmes de modélisation quantitative, résolus par des algorithmes de traitement. Ce livre diviser en 2 livre distincts va tout d'abord vous faire découvrir tous les ingrédients qui font du machine learning l'outil indispensable du développement d'applications liées à l'intelligence artificielle. Dans un second temps, vous découvrirez le langage vedette du machine learning et de la data science, le bien nommé Python. Au programme de ce livre : Découvrez toutes les applications du quotidien qui utilisent le machine learning Découvrez les langages du machine learning : Python et R, afin de vous adresser aux machines qui effectueront des traitements sur les données Comprendre la syntaxe du langage Python Concevoir des programmes et simplifier le développement Blocs de données, chaînes et dictionnaires S'initier à la programmation procédurale et orientée objet

02/2022

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Informatique

Intelligence artificielle vulgarisée. Le machine learning et le deep learning par la pratique

L'intelligence artificielle est aujourd'hui incontournable. Cependant, les approches pédagogiques réalisées par les ouvrages et sites internet dédiés à l'intelligence artificielle restent souvent complexes. Ce livre a pour objectif de présenter de façon simple et concrète la création de projets basés sur de l'intelligence artificielle en mettant de côté les formules mathématiques et statistiques décourageantes pour la plupart des novices. Il permet ainsi de rendre compréhensibles et applicables les concepts du Machine Learning et du Deep Learning à toute personne âgée de 15 à 99 ans ! La démarche proposée par cet ouvrage se veut progressive et l'auteur entremêle théorie et cas pratiques. Après une introduction à l'intelligence artificielle et aux craintes qu'elle suscite, deux chapitres proposent un bref rappel sur les fondamentaux du langage Python, sur des notions statistiques ainsi qu'une présentation des algorithmes du Machine Learning et de leur champ d'application. Le lecteur peut ensuite, grâce aux trois chapitres qui suivent, découvrir comment donner la faculté à sa machine de prédire des valeurs et de réaliser des classifications. Vient ensuite la découverte de l'apprentissage non supervisé puis de la classification de texte. Enfin, à travers trois chapitres successifs traitant des réseaux de neurones, le lecteur découvre comment les neurosciences ont eu un impact sur l'intelligence artificielle. L'ouvrage se termine par la réalisation de cas pratiques : un premier mêlant réseau de neurones et parole et un second relatif au premier chatbot.

09/2019

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Programmation

Machine Learning et Python. Coffret en 2 volumes : Implémentation avec Sikit-Learn, 2e édition

Ces deux livres offrent au lecteur un maximum d'informations sur le Machine Learning et son implémentation avec la bibliothèque Python Sickit-Learn. 1095 pages par nos experts. Des éléments complémentaires sont en téléchargement sur le site www.editions-eni.fr. Un livre de la collection Expert IT Le Machine Learning avec Python - De la théorie à la pratique Extrait du résumé : Ce livre sur le Machine Learning avec le langage Python permet de disposer des connaissances théoriques nécessaires pour une compréhension approfondie du Machine Learning et d'appréhender les outils techniques utiles pour mettre en pratique les concepts étudiés. L'auteur y expose des exemples concrets sur les concepts de l'apprentissage automatique. Les lecteurs avertis trouveront dans ce livre une occasion d'aller plus loin dans leur compréhension des algorithmes du Machine Learning... Un livre de la collection Expert IT Machine Learning - Implémentation en Python avec Scikit-learn Extrait du résumé : Ce livre présente à des personnes non Data Scientists, et sans connaissances particulières en mathématiques, la méthodologie du Machine Learning, ses concepts, ses principaux algorithmes et l'implémentation de ceux-ci en Python avec Scikit-learn...

10/2022

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Algorithmes

Machine Learning et Deep Learning. Des bases à la conception avancée d'algorithmes (exemples en Python et en JavaScript)

Ce livre s'adresse à toute personne qui désire mieux comprendre et utiliser les algorithmes pour améliorer sa pratique de la programmation et notamment celle dédiée au Machine Learning ou au Deep Learning. L'auteur commence par parler de logique pour aider le lecteur dans sa compréhension des algorithmes classiques et des règles de programmation. Il sera ainsi armé pour étudier les bases propres à tout langage de programmation : les variables, les opérateurs, les conditions, les boucles, les fonctions... Dans la suite du livre, l'auteur détaille ce qui fait la spécificité, l'intérêt et la puissance des algorithmes dits intelligents, dédiés au Machine Learning ou au Deep Learning. Il donne au lecteur des exemples d'applications modernes et montre comment les utiliser concrètement. Enfin, cet ouvrage propose des exemples de problèmes d'algorithmiques courants et explique leurs résolutions. à l'issue de la lecture de ce livre, le lecteur sera en mesure de programmer efficacement dans n'importe quel langage. La plupart des algorithmes de ce livre sont traduits en Python et en JavaScript. Les sources, directement utilisables, sont disponibles en téléchargement sur le site www. editions-eni. fr.

07/2021

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