Comprendre l’apprentissage automatique : de la théorie aux algorithmes Shai Shalev-Shwartz et Shai Ben-David est un manuel anglophone qui s’adresse aux aspects théoriques et pratiques de l’apprentissage automatique. Cet ouvrage traite des fondements et des paradigmes algorithmiques derrière l’apprentissage automatisé et est destiné aux étudiants de l’enseignement supérieur.
Le livre propose une introduction approfondie et structurée à l’apprentissage automatique, en mettant l’accent à la fois sur les principes de base et sur des sujets complexes tels que la complexité computationnelle de l’apprentissage, la convexité et la stabilité. De plus, il présente des paradigmes algorithmiques importants tels que la descente de gradient stochastique, les réseaux de neurones et l’apprentissage de sortie structurée.
Par ailleurs, le manuel aborde des concepts théoriques novateurs, notamment l’approche PAC-Bayes et des bornes fondées sur la compression. Cela le rend adapté aux étudiants et aux professionnels de divers domaines comme l’informatique, les mathématiques et le génie, qui souhaitent comprendre à la fois la théorie et les approches algorithmiques de l’apprentissage automatique.
Des sujets tels que Apprentissage automatique, ORDINATEURS / Science des données / Apprentissage automatique et Informatique : manuels et guides d’étude constituent le contexte de contenu de ce livre.