Ce livre sur l'apprentissage automatique est destin aux tudiants et aux chercheurs. Il couvre des sujets d'actualit et fournit des bases th oriques, des outils conceptuels et des applications pratiques. Il pr sente des outils et des concepts th oriques novateurs, abordant des questions complexes et des domaines de recherche en cours. Le livre couvre les techniques avanc es de l'apprentissage supervis , non supervis et par renforcement avec des exemples pratiques pour plus de clart . Chaque chapitre s'appuie sur des connaissances fondamentales, en commen ant par les principes de base dans le chapitre 1 et une vue d'ensemble des donn es et des statistiques dans le chapitre 2. Les chapitres 3 et 4 explorent les algorithmes et les applications de l'apprentissage supervis et non supervis . Le chapitre 5 pr sente l'apprentissage par renforcement, le chapitre 6 se concentre sur l' valuation et la s lection des mod les, et le chapitre 7 examine le r glage des hyperparam tres et les strat gies de s lection des mod les. Le chapitre 8 traite des techniques avanc es d'apprentissage supervis , telles que les m thodes d'ensemble et l'apprentissage auto-supervis . Le livre vise donner aux lecteurs une compr hension approfondie de l'apprentissage automatique, en supposant une connaissance fondamentale des statistiques, des probabilit s et de l'analyse des algorithmes, et met l'accent sur les preuves et les fondements th oriques.
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