Chloé-Agathe Azencott, "Introduction au machine learning"

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Chloé-Agathe Azencott, "Introduction au machine learning"

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Le "machine learning" (apprentissage automatique) est au coeur des "data sciences" et s'applique à une multitude de domaines tels que la reconnaissance des visages par ordinateur, la traduction automatique d'une langue à l'autre, la conduite automobile automatique, la publicité ciblée, l'analyse des réseaux sociaux, le trading financier, …
Ce livre propose une introduction aux concepts et aux algorithmes qui fondent le machine learning.
Son objectif est de fournir au lecteur les outils pour :
- identifier les problèmes qui peuvent être résolus par du machine learning,
- formaliser ces problèmes en termes de machine learning,
- identifier les algorithmes appropriés et les mettre en oeuvre,
- savoir évaluer et comparer les performances de plusieurs algorithmes.

Chaque chapitre est complété par des exercices corrigés.


Chloé-Agathe Azencott est maître de conférence au Centre de Bioinformatique (CBIO) de MINES ParisTech et l'Institut Curie (Paris). Elle est titulaire d'un diplôme d'ingénieur de Télécom Bretagne (actuelle IMT Atlantique), obtenu en 2005, et d'un doctorat en informatique de l'Université de Californie d'Irvine (USA), obtenu en 2010. Elle a ensuite travaillé trois ans en Allemagne, aux Instituts Max Planck de Tübingen, avant de rejoindre le CBIO.
Ses travaux de recherche ont trait au développement et à l'application de méthodes d'apprentissage statistique pour la recherche biomédicale.
Elle enseigne aussi à CentraleSupélec et sur OpenClassrooms.
Chloé-Agathe Azencott est aussi la cofondatrice de la branche parisienne de Women in Machine Learning and Data Science.