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Machinelearning mramini 1 Machine Learning Massih-Reza Amini Universit ?e Grenoble Alpes Grenoble INP CNRS Laboratoire d ? Informatique de Grenoble Abstract Cet ouvrage pr ?esente les fondements scienti ?ques de la th ?eorie de l ? apprentissage supervis

Machine Learning Massih-Reza Amini Universit ?e Grenoble Alpes Grenoble INP CNRS Laboratoire d ? Informatique de Grenoble Abstract Cet ouvrage pr ?esente les fondements scienti ?ques de la th ?eorie de l ? apprentissage supervis ?e les algorithmes les plus r ?epandus d ?evelopp ?es suivant ce domaine ainsi que les deux cadres de l ? apprentissage semisupervis ?e et de l ? ordonnancement aun niveau accessible aux ?etudiants de master et aux ?eleves ing ?enieurs La premiere ?edition connue sous le nom Apprentissage machine fut traduite en chinois par les ?editions iTuring Dans cette deuxieme ?edition un nouveau chapitre est d ?edi ?e au Deep Learning sur les r ?eseaux de neurones arti ?ciels et nous avons r ?eorganis ?e les autres chapitres pour un expos ?e coh ?erent reliant la th ?eorie aux algorithmes d ?evelopp ?es dans cette sphere Vous trouverez ?egalement dans cette ?edition quelques programmes des algorithmes classiques ?ecrits en langages Python et C langages a la fois simples et populaires et a destination des lecteurs qui souhaitent conna tre le fonctionnement de ces modeles d ?esign ?es parfois comme des boites noires Ces programmes libres GPLv essentiels au d ?eveloppement de solutions big data sont d ?epos ?es progressivement sur ce gitlab https gricad- gitlab univ-grenoble-alpes fr aminima machine-learning-tools Aqui s ? adresse ce livre ? Aux ?eleves ing ?enieurs ?etudiants de master et doctorants en math ?ematiques appliqu ?ees algorithmique recherche op ?erationnelle gestion de production aide ala d ?ecision ? Aux ing ?enieurs enseignants- chercheurs informaticiens industriels ?economistes et d ?ecideurs ayanta r ?esoudre des problemes de classi ?cation de partitionnement et d ? ordonnancement a large ?echelle CMLTP octobre Page v ? ? ? ? Préface Depuis quelques années dans les domaines scienti ?ques industriels et personnels la presence de données numériques et leur utilisation ont explosé Certaines de ces données sont massives nécessitent des outils et architectures spéci ?ques comme en astronomie ou pour les moteurs de recherche et constituent les problèmes dits de big data ? D ? autres données ne sont pas si massives comme les photos ou vidéos familiales mais constituent toujours un dé ? algorithmique Le grand changement récent est non seulement la taille mais aussi le côté omniprésent de ces données qui sont utilisées quotidiennement Depuis une vingtaine d ? années l ? apprentissage statistique machine learning ? en anglais s ? est considérablement développé à l ? interface entre l ? informatique et les statistiques et constitue le c ?ur méthodologique des algorithmes modernes de traitement de données Même si les recherches en apprentissage sont toujours en plein essor un socle méthodologique et algorithmique a émergé Ce livre constitue une introduction équilibrée aux concepts et outils les plus importants de l ? apprentissage supervisé et de ses extensions Un accent remarquable est mis sur des résultats théoriques élégants simples mais puissants des algorithmes e ?caces qui ont montré leurs preuves en pratique et des codes permettant de reproduire les expériences Francis Bach octobre ?