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

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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

Assises nationales de l'édition indépendante : se définir et agir

Dans la droite ligne de son objet, la Fédération organise, en collaboration avec l’Agence régionale du Livre Provence-Alpes-Côte d’Azur, ses premières Assises nationales les jeudi 2 et vendredi 3 février 2023 à Aix-en-Provence. ActuaLitté, partenaire de l'événement, propose de retrouver dans ce dossier tous les articles, interviews et reportages en amont de la manifestation. Et durant ces deux journées, podcasts et témoignages seront diffusés en temps réel. 

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Dossier

Comics et super héros : Marvel, pilier historique de l'édition

Marvel : un nom qui incarne à lui seul le concept de super héros. Créée en 1939, la maison d’édition a connu plusieurs identités avant de devenir le groupe multimédia que l’on connaît aujourd’hui. D’abord Timely Comics, puis Atlas Comics, Marvel prend ce nom au début des années 1960, une décennie décisive dans l’histoire de la bande dessinée américaine…

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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

Essai littéraire : interroger le monde, en écrivain et écrivant

Il n’y a – fort heureusement – pas que la littérature dans la vie : on trouve des essais aussi. Des ouvrages qui pensent la société, s'appuyant sur les théories de la sociologie, de la philosophie, sur l'Histoire, l'ethnologie ou encore la psychanalyse, ils explorent un sujet avec une approche bien spécifique. Que serait Don Quichotte sans Lydie Salvayre pour redonner une énième vie à l'Hidalgo ?

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Dossier

Livres et jeux éducatifs : My Bulle Toys, un libraire en Floride

La librairie My Bulle Toys, située près de Miami, propose une sélection de livres et de jeux éducatifs pour enfants en français. Nicolas Pacaud, le propriétaire de la librairie, a choisi d'ouvrir cette boutique en raison de sa passion pour la littérature jeunesse et les jouets pour enfants. 

Extraits

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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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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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Informatique

Machine Learning avec Scikit-Learn. Mise en oeuvre et cas concrets, 2e édition

L'apprentissage automatique (Machine Learning) est aujourd'hui en pleine explosion. Mais de quoi s'agit-il exactement, et comment pouvez-vous le mettre en oeuvre dans vos propres projets ? L'objectif de cet ouvrage est de vous expliquer les concepts fondamentaux du Machine Learning et de vous apprendre à maîtriser les outils qui vous permettront de créer vous-même des systèmes capables d'apprentissage automatique. Vous apprendrez ainsi à utiliser Scikit-Learn, un outil open source très simple et néanmoins très puissant que vous pourrez mettre en oeuvre dans vos systèmes en production. Apprendre les bases du Machine Learning en suivant pas à pas toutes les étapes d'un projet utilisant Scikit-Learn et pandas. Ouvrir les boites noires pour comprendre comment fonctionnent les algorithmes. Explorer plusieurs modèles d'entraînement, notamment les machines à vecteur de support (SVM). Comprendre le modèle des arbres de décision et celui des forêts aléatoires, et exploiter la puissance des méthodes ensemblistes. Exploiter des techniques d'apprentissage non supervisées telles que la réduction de dimensionnalite. la classification et la détection d'anomalies.

11/2019

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Intelligence artificielle

Machine Learning avec Scikit-Learn. Mise en oeuvre et cas concrets, 3e édition

L'apprentissage automatique (Machine Learning) est aujourd'hui en pleine explosion. Mais de quoi s'agit-il exactement, et comment pouvez-vous le mettre en oeuvre dans vos propres projets ? L'objectif de cet ouvrage est de vous expliquer les concepts fondamentaux du Machine Learning et de vous apprendre à maîtriser les outils qui vous permettront de créer vous-même des systèmes capables d'apprentissage automatique. Vous apprendrez ainsi à utiliser Scikit-Learn, un outil open source très simple et néanmoins très puissant que vous pourrez mettre en oeuvre dans vos systèmes en production. - Apprendre les bases du Machine Learning en suivant pas à pas toutes les étapes d'un projet utilisant Scikit-Learn et pandas. - Ouvrir les boîtes noires pour comprendre comment fonctionnent les algorithmes. - Explorer plusieurs modèles d'entraînement, notamment les machines à vecteur de support (SVM). - Comprendre le modèle des arbres de décision et celui des forêts aléatoires, et exploiter la puissance des méthodes ensemblistes. - Exploiter des techniques d'apprentissage non supervisées telles que la réduction de dimensionnalité, la classification et la détection d'anomalies. Tous les exemples de code sont disponibles en ligne sous la forme de notebooks Jupyter à l'adresse suivante : https : //github. com/ageron/handson-ml2

11/2023

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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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Programmation

Python pour le data scientist. Des bases du langage au machine learning, 3e édition

Si vous vous intéressez au traitement des données avec le langage Python, cet ouvrage s'adresse à vous. Que vous soyez débutant en Python ou que vous ayez une expérience significative, il vous apportera les clés pour utiliser ce langage en data science. Ce livre répond à de nombreuses questions sur Python : - Comment utiliser Python en data science ? - Comment coder en Python ? - Comment préparer des données avec Python ? - Comment créer des visualisations attractives avec Python ? - Comment appliquer des modèles de machine learning et de deep learning avec Python ? - Comment passer aux environnements big data ? Pour mettre en place vos traitements, vous apprendrez à tirer parti des multiples outils Python tels que Anaconda, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Bokeh, Scikit-Learn, TensorFlow, PySpark... Cette troisième édition, entièrement refondue et augmentée, est enrichie des mises à jour de code liées aux évolutions de Python et des packages de data science. L'ensemble du code compris dans cet ouvrage est disponible sous la forme de notebooks Jupyter dans le repository public de l'auteur : https : //github. com/emjako/pythondatascientist

03/2024

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