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Pourquoi lire le livre : le Machine Learning pour les nuls

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Le livre « Le Machine Learning pour les Nuls » vous permet de plonger dans l’univers de l’intelligence artificielle et de la data science. Il vous permet notamment de découvrir toutes les applications du quotidien utilisant le Machine Learning. Aussi, vous pourrez ferez connaissance avec des notions en rapport avec l’intelligence artificielle.

Un livre pour tout savoir du Big Data

Si vous voulez tout savoir du Big Data, pensez à lire le livre « Le Machine Learning pour les nuls ». Ce terme inventé par les géants du web est une solution permettant à tout le monde d’avoir accès en temps réel à de gigantesques bases de données. Dans le fonctionnement du Machine Leaning, le Big Data joue un rôle très important. C’est en effet à partir de celui-ci que les données sont obtenues.

Après avoir lu le livre « Le Machine Learning pour les nuls », vous verrez que le Big Data est une technologie qui représente un véritable enjeu commercial. Cela s’explique par sa capacité à influer le commerce en profondeur dans l’économie mondiale intégrée. Quelle que soit la taille de l’entreprise, elle bénéficie des avantages découlant de la manipulation correcte des données massives. En outre, les mégadonnées jouent un rôle important dans la transformation des processus, de la chaîne logistique et des échanges « machine to machine », ce qui permet de développer un meilleur écosystème informationnel. Les données massives permettent de prendre des décisions plus véloces et plus crédibles, en tenant compte des informations internes et externes à l’organisation. Entre-temps, elles peuvent servir d’appui pour une bonne gestion des risques et de la fraude. 

Un livre pour avoir une bonne connaissance des modèles linéaires et des réseaux de neurones

La lecture du livre « Le Machine Learning pour les nuls » permet aussi d’avoir une bonne connaissance du modèle linéaire et des réseaux de neurones. A propos du modèle linéaire, également appelé régression linéaire, il s’agit d’un modèle statistique spécialisé dans la mise en œuvre des fonctions prédictives avec un minimum d’erreurs. Un tel algorithme est capable d’exploiter des valeurs numériques afin de dégager une tendance ou une évolution prévisible dans le temps. Son utilisation peut se faire dans le cadre du développement d’une intelligence artificielle de type Machine Learning, au niveau des statistiques ou dans les tendances boursières. Aussi, la régression linéaire peut, par elle-même, assimiler de nouvelles règles et fonctions. Il en existe principalement deux types, à savoir la régression linéaire simple et la régression linéaire multiple.

En ce qui concerne les réseaux de neurones, le livre « Machine Learning pour les nuls » permet d’en savoir plus sur leur fonctionnement et leur utilité.  Sachez qu’un réseau neuronal est fait de nœuds de traitement qui sont fortement connectés. Ils sont semblables aux neurones du cerveau. Il est possible que chaque nœud soit connecté à différents nœuds en de nombreuses couches au-dessous de lui. Les données sont déplacées par ces nœuds à travers le réseau de manière anticipée. Comprenez que ces données se déplacent seulement dans une seule direction. Lorsqu’il transfère une information au nœud suivant, le nœud agit comme un neurone.

Un livre pour s’imprégner du fonctionnement des machines à vecteur de support

Notez également que le livre « Le Machine Learning pour les nuls » est un bon support pour s’imprégner du fonctionnement des machines à vecteur de support (SVM). Ces modèles de Machine Learning supervisés sont centrés sur la résolution de problèmes de discrimination et de régression mathématique. Les machines à vecteur de support sont capables de travailler avec des données de grandes dimensions. Aussi, on les apprécie pour leur simplicité d’usage. En Machine Learning, les SVM sont utilisées en vue de ramener un problème de classification ou de discrimination à un hyperplan au sein duquel les données sont séparées en de nombreuses classes dont la frontière se trouve le plus loin possible des points de données. C’est d’ailleurs ce qui justifie l’autre nom attribué aux SVM, à savoir les séparateurs à vaste marge. Il faut que les données soient linéairement séparables pour que le concept de frontière ait du sens. A cet effet, les SVM ont recours à des noyaux qui sont des fonctions mathématiques permettant la projection et la séparation des données dans l’espace vectoriel, tout en sachant que les vecteurs de support sont les plus proches de la frontière.

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