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Les meilleurs livres Intelligence artificielle

43 livres et 51 critiques, dernière mise à jour le 15 avril 2024 , note moyenne : 4.4

Livres en français

  1. Gradient Boosting - Exploitez les arbres de décision pour le Machine Learning (XGBoost, CatBoost, LightGBM)
  2. Introduction au Machine Learning
  3. Intelligence artificielle, l'affaire de tous - De la science au business
  4. Spark - Valorisez vos données en temps réel avec Spark ML et Hadoop
  5. Data science - Cours et exercices
  6. Apprentissage artificiel - Deep learning, concepts et algorithmes
  7. Deep Learning avec TensorFlow - Mise en oeuvre et cas concrets
  8. Machine Learning avec Scikit-Learn - Mise en oeuvre et cas concrets
  9. Big Data et Machine Learning - Les concepts et les outils de la data science
  10. Data Scientist et langage R - Guide d'autoformation à l'exploitation des Big Data
  11. L'Intelligence Artificielle pour les développeurs - Concepts et implémentations en Java
  12. Apprentissage machine - De la théorie à la pratique - Concepts fondamentaux en Machine Learning
  13. Apprentissage artificiel - Concepts et algorithmes
  14. Intelligence artificielle
  15. Réseaux de neurones - Méthodologie et applications
  16. Intelligence Artificielle
  17. Apprentissage statistique - Réseaux de neurones - Cartes topologiques - Machines à vecteurs supports
  18. L'Intelligence Artificielle pour les développeurs - Concepts et implémentations en C#

Livres en anglais

  1. All-in On AI - How Smart Companies Win Big with Artificial Intelligence
  2. Natural Language Processing in the Real World - Text Processing, Analytics, and Classification
  3. Text Analytics - An Introduction to the Science and Applications of Unstructured Information Analysis
  4. Practical Simulations for Machine Learning - Using Synthetic Data for AI
  5. Natural Language Processing with Transformers - Building Language Applications with Hugging Face
  6. Deep Learning on Graphs
  7. Scientific Writing 3.0 - A Reader and Writer's Guide
  8. Reinforcement Learning and Stochastic Optimization - A Unified Framework for Sequential Decisions
  9. Interpretable Machine Learning with Python - Learn to build interpretable high-performance models with hands-on real-world examples
  10. Graph Machine Learning - Take graph data to the next level by applying machine learning techniques and algorithms
  11. Reinforcement Learning - Industrial Applications of Intelligent Agents
  12. The Art of Feature Engineering - Essentials for Machine Learning
  13. Bandit Algorithms
  14. Machine Learning Under a Modern Optimization Lens
  15. Ensemble Learning - Pattern Classification Using Ensemble Methods
  16. Handbook of Machine Learning - Volume 2: Optimization and Decision Making
  17. Handbook of Machine Learning - Volume 1: Foundation of Artificial Intelligence
  18. Fundamentals of Data Visualization - A Primer on Making Informative and Compelling Figures
  19. Practical Tableau - 100 Tips, Tutorials, and Strategies from a Tableau Zen Master
  20. Data Science from Scratch - First Principles with Python
  21. Generative Deep Learning - Teaching Machines to Paint, Write, Compose, and Play
  22. Practical Time Series Analysis - Prediction With Statistics and Machine Learning
  23. Hands-On Unsupervised Learning Using Python - How to Build Applied Machine Learning Solutions from Unlabeled Data
  24. Machine Learning for Data Streams - With Practical Examples in MOA
  25. Natural Language Processing with Python
Critiques de livres
dourouc05
Responsable Qt & Livres

(34 livres)
snake264
Expert éminent sénior
(4 livres)
Alp
Expert éminent sénior
(2 livres)
gorgonite
Rédacteur / Modérateur

(2 livres)
nico-pyright(c)
Rédacteur

(2 livres)
benwit
Rédacteur

(1 livre)
Franck Dernoncourt
Membre émérite
(1 livre)
François DORIN
Expert éminent sénior
(1 livre)
khayyam90
Rédacteur

(1 livre)
mbonnetaud
Membre régulier
(1 livre)
Michael Guilloux
Chroniqueur Actualités

(1 livre)
Vincent PETIT
Modérateur

(1 livre)