Data Science avec Microsoft Azure - Maîtrisez le Machine Learning sur Cortana Intelligence Suite

ENI - EAN : 9782409012785
KHICHANE MADJID
Édition papier

EAN : 9782409012785

Paru le : 14 mars 2018

54,00 € 51,18 €
Epuisé
Arrêt définitif de commercialisation
Notre engagement qualité
  • Benefits Livraison gratuite
    en France sans minimum
    de commande
  • Benefits Manquants maintenus
    en commande
    automatiquement
  • Benefits Un interlocuteur
    unique pour toutes
    vos commandes
  • Benefits Toutes les licences
    numériques du marché
    au tarif éditeur
  • Benefits Assistance téléphonique
    personalisée sur le
    numérique
  • Benefits Service client
    Du Lundi au vendredi
    de 9h à 18h
  • EAN13 : 9782409012785
  • Réf. éditeur : EPDSAZ
  • Collection : EPSILON
  • Editeur : ENI
  • Date Parution : 14 mars 2018
  • Disponibilite : Epuisé
  • Barème de remise : NS
  • Nombre de pages : 346
  • Format : H:216 mm L:178 mm E:22 mm
  • Poids : 583gr
  • Résumé : Préface de Pierre BRUNO - Vice-Président et Directeur Général, Europe du Sud, DXC Technology

    Ce livre sur la Data Science a pour objectif de donner au lecteur les connaissances théoriques et pratiques nécessaires pour appréhender le Machine Learning sous Microsoft Azure. Les étudiants ou les lecteurs novices découvriront pas à pas et à travers des exemples pratiques les concepts algorithmiques du Machine Learning et la solution Cortana Intelligence Suite. Les lecteurs avertis ou les Data Scientists découvriront l'environnement de développement et de déploiement des modèles prédictifs Microsoft Azure Machine Learning Studio.
    Dans le premier chapitre, l'auteur donne les clés pour comprendre les enjeux de la Data Science, les notions fondamentales du Machine Learning, la démarche théorique d'une expérimentation Data Science, les notions de modélisation d'un problème et le choix des métriques pour mesurer les performances d'un modèle.
    Le deuxième chapitre est entièrement dédié à la présentation de la solution Cortana Intelligence Suite. Le lecteur est ainsi invité à développer et à configurer les composants les plus couramment utilisés de cette solution.
    Les chapitres suivants permettent au lecteur de découvrir les notions mathématiques sous-jacentes aux algorithmes du Machine Learning (régression, arbres de décision, algorithme K-means, réseaux de neurones, Support Vector Machine…) et d'appliquer ces algorithmes sur des exemples concrets dans l'environnement Microsoft Azure Machine Learning Studio. Le dernier chapitre de ce livre est consacré aux possibilités d'extension de l'environnement Azure Machine Learning Studio avec le langage R.
    Les chapitres du livre :
    Préface - Avant-propos - La Data Science - Microsoft Cortana Intelligence Suite - La régression linéaire et polynomiale - La régression logistique - Arbres de décision et Random Forest - L'algorithme k-means - Analyse en composantes principales - Réseaux de neurones - Support Vector Machine - R et Azure ML Studio - Conclusion

  • Biographie : Après des études d'ingénieur en Informatique puis un Master en Intelligence Artificielle - Systèmes multi-agents, Madjid KHICHANE a soutenu son PhD en Intelligence Artificielle en collaboration entre l'Université Claude Bernard Lyon 1 et IBM. Il dirige aujourd'hui le pôle Intelligence Artificielle qu'il a créé au sein de DXC Technology, la première société de services informatiques indépendante au monde. Habitué à publier des articles scientifiques dans des conférences de premier niveau, il a souhaité pousser plus loin l'expérience avec l'écriture de ce livre sur la Data Science avec Microsoft Azure.
Haut de page
Copyright 2025 Cufay. Tous droits réservés.