{"id":89035,"date":"2025-06-18T13:08:09","date_gmt":"2025-06-18T11:08:09","guid":{"rendered":"https:\/\/dev.promoculture.lu\/web\/produit\/non%20class\u00e9\/le-machine-learning-et-lia-generative-avec-python\/"},"modified":"2026-03-24T16:19:05","modified_gmt":"2026-03-24T15:19:05","slug":"le-machine-learning-et-lia-generative-avec-python","status":"publish","type":"product","link":"https:\/\/dev.promoculture.lu\/web\/produit\/entrepreneuriat\/informatique-et-electronique\/le-machine-learning-et-lia-generative-avec-python\/","title":{"rendered":"Le Machine Learning et l&rsquo;IA g\u00e9n\u00e9rative avec Python"},"content":{"rendered":"<p>Ce livre sur le\u00a0<strong>Machine Learning<\/strong>\u00a0et l&rsquo;IA g\u00e9n\u00e9rative avec le\u00a0<strong>langage Python<\/strong>\u00a0permet de disposer des\u00a0<strong>connaissances th\u00e9oriques<\/strong>\u00a0n\u00e9cessaires pour une compr\u00e9hension approfondie du Machine Learning et d\u2019appr\u00e9hender les\u00a0<strong>outils techniques<\/strong>\u00a0utiles pour mettre en pratique les concepts \u00e9tudi\u00e9s. L\u2019auteur y expose des\u00a0<strong>exemples concrets<\/strong>\u00a0sur les concepts de l\u2019<strong>apprentissage automatique<\/strong>. Les lecteurs avertis trouveront dans ce livre une occasion d\u2019aller plus loin dans leur compr\u00e9hension des algorithmes du Machine Learning.<\/p>\n<p>L\u2019auteur commence par expliquer les\u00a0<strong>enjeux de la Data Science<\/strong>\u00a0ainsi que les\u00a0<strong>notions fondamentales<\/strong>\u00a0du Machine Learning avant de pr\u00e9senter la\u00a0<strong>d\u00e9marche th\u00e9orique d&rsquo;une exp\u00e9rimentation en Data Science<\/strong>\u00a0avec les notions de\u00a0<strong>mod\u00e9lisation d&rsquo;un probl\u00e8me<\/strong>\u00a0et de\u00a0<strong>m\u00e9triques de mesure de performances<\/strong>\u00a0d&rsquo;un mod\u00e8le.<\/p>\n<p>Le lecteur peut ensuite passer \u00e0 la pratique en manipulant les biblioth\u00e8ques Python\u00a0<strong>NumPy<\/strong>\u00a0et\u00a0<strong>Pandas<\/strong>, ainsi que l\u2019environnement\u00a0<strong>Jupyter<\/strong>. Il peut ainsi aborder sereinement les chapitres \u00e0 venir, qui lui feront d\u00e9couvrir les concepts math\u00e9matiques, et la pratique sous-jacente, relatifs aux algorithmes du\u00a0<strong>Machine Learning<\/strong>\u00a0et de l&rsquo;<strong>IA g\u00e9n\u00e9rative<\/strong>, tels que les statistiques pour la\u00a0<strong>Data Science<\/strong>, les\u00a0<strong>r\u00e9gressions<\/strong>\u00a0lin\u00e9aire, polynomiale ou logistique, les\u00a0<strong>arbres de d\u00e9cision<\/strong>\u00a0et\u00a0<strong>Random Forest<\/strong>, l\u2019algorithme\u00a0<strong>K-means<\/strong>, les machines \u00e0 vecteurs de support (<strong>Support Vector Machine<\/strong>), l\u2019analyse en composantes principales, les\u00a0<strong>r\u00e9seaux de neurones<\/strong>. Le\u00a0<strong>Deep Learning<\/strong>\u00a0avec les\u00a0<strong>Generative Adversarial Networks<\/strong>\u00a0pour le d\u00e9veloppement de vos propres mod\u00e8les de g\u00e9n\u00e9ration d&rsquo;images r\u00e9alistes. Les notions de Deep Learning sont mises\u00a0en pratique avec\u00a0<strong>TensorFlow<\/strong>,\u00a0<strong>OpenCV<\/strong>\u00a0et\u00a0<strong>PyTorch\u00a0<\/strong>dans les environnements<strong>\u00a0Google Colab\u00a0<\/strong>et<strong>\u00a0VSCode<\/strong>.<\/p>\n<p>Pour conclure son apprentissage, le lecteur abordera le\u00a0<strong>traitement automatique du langage<\/strong>\u00a0(<strong>Natural Language Processing<\/strong>) et les concepts fondamentaux du\u00a0<strong>Prompt Engineering<\/strong>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ce livre sur le\u00a0Machine Learning\u00a0et l&rsquo;IA g\u00e9n\u00e9rative avec le\u00a0langage Python\u00a0permet de disposer des\u00a0connaissances th\u00e9oriques\u00a0n\u00e9cessaires pour une compr\u00e9hension approfondie du Machine Learning et d\u2019appr\u00e9hender les\u00a0outils techniques\u00a0utiles pour mettre en pratique les concepts \u00e9tudi\u00e9s. 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