Le livre est publié par les éditions MEAP Edition (Manning Edition), un éditeur qui présente de très nombreux livres sur le machine learning. La version étudiée ici est sortie en 2017. L’auteur est Nishant Shula.
Archives par catégorie: Machine Learning
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Si vous travaillez en local, c’est à dire si vous n’utilisez que les ressources de votre ordinateur pour vos développements, alors choisissez d’installer Anaconda. Comme le dit Wikipedia : Anaconda est une distribution libre et open source1 des langages de programmation Python et R appliqué au développement d’applications dédiées à la science des données et à l’apprentissage automatique (traitement de données à […]
Si vous envisagez le Machine Learning, a fortiori le Deep Learning (apprentissage profond), de manière sérieuse, alors inéluctablement se pose à un moment, la question de l’hébergement de vos logiciels et de vos données. Si vous êtes à l’aise avec le HW, vous pouvez bien sûr créer votre propre Deep Learning Box, ce qui vous […]
Dans un article du Figaro du 29/05/2018, intitulé « Un ordinateur pour repérer les cancers », on apprenait qu’un réseau de neurones (CNN) entraîné sur des images de mélanomes effectuait de meilleurs diagnostics que des dermatologues. Je suis nullement étonné du résultat. Je vais même tenter de le démystifier. Un ordinateur a réussi à être meilleur que […]
Plutôt que d’utiliser un seul prédicteur, pourquoi ne pas en utiliser plusieurs pour prendre la décision. L’exemple est celui proposé par Aurelien Geron dans Hands on Machine Learning with Scikit-learn and Tensorflow Lecture des données [code] from sklearn.model_selection import train_test_split # Make two interleaving half circles # A simple toy dataset to visualize clustering and […]
Afin d’éviter le sur-apprentissage tout en convergeant vers le meilleur modèle possible, il est préférable d’utiliser non pas deux jeux de données seulement (apprentissage et évaluation) mais trois (apprentissage, validation et évaluation). L’ensemble de validation sert à évaluer les résultats de l’ensemble d’apprentissage et l’ensemble d’évaluation sert à vérifier l’évaluation après que le modèle a […]
NumPy est une extension du langage de programmation Python, destinée à manipuler des matrices ou tableaux multidimensionnels ainsi que des fonctions mathématiques opérant sur ces tableaux.
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