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Résumé :
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"Cet ouvrage, con?cu pour tous ceux qui souhaitent s'initier au Deep Learning (apprentissage profond) est la traduction de la deuxi?eme partie du best-seller am?ericain Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow. Le Deep Learning est r?ecent et il ?evolue vite. Ce livre en pr?esente les principales techniques : les r?eseaux de neurones profonds, capables de mod?eliser toutes sortes de donn?ees, les r?eseaux de convolution, capables de classifier des images, les segmenter et d?ecouvrir les objets ou personnes qui s'y trouvent, les r?eseaux r?ecurrents, capables de g?erer des s?equences telles que des phrases, des s?eries temporelles, ou encore des vid?eos, les autoencodeurs qui peuvent d?ecouvrir toutes sortes de structures dans des donn?ees, de fa?con non supervis?ee, et enfin le Reinforcement Learning (apprentissage par renforcement) qui permet de d?ecouvrir automatiquement les meilleures actions pour effectuer une t?ache (par exemple un robot qui apprend ?a marcher).Ce livre pr?esente TensorFlow, le framework de Deep Learning cr?e?e par Google. Il est accompagn?e de notebooks Jupyter (disponibles sur github) qui contiennent tous les exemples de code du livre, afin que le lecteur puisse facilement tester et faire tourner les programmes. Il compl?ete un premier livre intitul?e Machine Learning avec Scikit-Learn" [r?esum?e ?editeur]
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