{"product_id":"138287","title":"Conception de systèmes d'apprentissage automatique ","description":"\u003ccenter\u003e\u003cdiv style=\"text-align:center\"\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/tmgdisk01.cafe24.com\/images\/vs\/4172\/sv\/3jXPB8vYuMHQsHXJs03JnssTlIxmGt.png?v=1765061876\" style=\"max-width:100%;max-height:10px\"\u003e\u003c\/div\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:95%\"\u003e\n\n\u003cdiv style=\"text-align:center;font-size:30px;font-weight:bolder;line-height:1.6em\"\u003e Conception de systèmes d'apprentissage automatique \u003c\/div\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003cdiv style=\"border-bottom:1px;border-bottom-style:dotted;border-color:;padding-bottom:20px\"\u003e\u003ccenter\u003e\u003ctable align=\"center\" width=\"100%\"\u003e\u003ctbody style=\"border:0px\"\u003e\n\n\u003ctr\u003e\u003ctd align=\"center\" style=\"line-height:1.2em;text-align:center;font-size:18px;color:black;font-weight:bold;padding-bottom:20px;\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"text-align:center\"\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/image.yes24.com\/goods\/117843256\/XL\" style=\"max-width:100%;height:auto\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\n\n\n\u003c\/tbody\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\u003c\/div\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:95%;{split_style6}padding-top:20px;padding-bottom:20px\"\u003e\n\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:16px;font-weight:bold;padding-bottom:20px\"\u003e Description \u003c\/div\u003e\n\n\u003cdiv style=\"text-align:left;word-break:break-all;font-size:14px;line-height:1.6em;\"\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\u003ch5\u003e \u003cb\u003eIntroduction au livre\u003c\/b\u003e\n\u003c\/h5\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cdiv\u003e \u003cb\u003eLorsqu'il s'agit d'apprentissage automatique dans un environnement de production\u003cbr\u003e Un guide MLOps pour résoudre d'innombrables questions\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Le développement de systèmes d'apprentissage automatique est un processus cyclique, et non linéaire. \u003cbr\u003eMême après le développement et le déploiement d'un modèle, une surveillance et des mises à jour continues sont nécessaires.\u003cbr\u003e Ce livre aborde toutes les étapes liées à la conception et à l'exploitation d'un système d'apprentissage automatique d'un point de vue commercial.\u003cbr\u003e Les différentes approches et études de cas présentées dans le livre offrent des perspectives précieuses pour mener les systèmes d'apprentissage automatique vers le succès.\u003cbr\u003e L'approche pragmatique de l'auteur, fondée sur son expérience auprès de nombreuses entreprises, servira de base à la résolution des défis inhérents au système.\u003cbr\u003e\n\u003c\/div\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cul\u003e\u003cli\u003e Vous pouvez consulter un aperçu du contenu du livre.\u003cbr\u003e \u003cspan\u003eAperçu\u003c\/span\u003e\n\n\u003c\/li\u003e\u003c\/ul\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cbr\u003e\u003cdiv\u003e\u003ch5\u003e \u003cb\u003eindice\u003c\/b\u003e\n\u003c\/h5\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cdiv\u003e \u003cb\u003eChapitre 1 : Aperçu des systèmes d'apprentissage automatique\u003cbr\u003e\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e 1.1 Quand utiliser l'apprentissage automatique\u003cbr\u003e 1.2 Comprendre les systèmes d'apprentissage automatique\u003cbr\u003e 1.3 Résumé\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003eChapitre 2 : Introduction à la conception de systèmes d'apprentissage automatique\u003cbr\u003e\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e 2.1 Objectifs de l'apprentissage automatique en entreprise\u003cbr\u003e 2.2 Configuration système requise pour l'apprentissage automatique\u003cbr\u003e 2.3 Processus itératif\u003cbr\u003e 2.4 Structuration des problèmes d'apprentissage automatique \u003cbr\u003e2.5 Intelligence contre\u003cbr\u003e données\u003cbr\u003e 2.6 Résumé\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003eChapitre 3 : Principes fondamentaux de l'ingénierie des données\u003cbr\u003e\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e 3.1 Sources de données\u003cbr\u003e 3.2 Format des données\u003cbr\u003e 3.3 Modèle de données\u003cbr\u003e 3.4 Moteur de stockage et de traitement des données\u003cbr\u003e 3.5 Mode de flux de données\u003cbr\u003e 3.6 Traitement par lots vs.\u003cbr\u003e Traitement de flux\u003cbr\u003e 3.7 Résumé\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003eChapitre 4 Données d'entraînement\u003cbr\u003e\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e 4.1 Échantillonnage\u003cbr\u003e 4.2 Étiquetage\u003cbr\u003e 4.3 Problème de déséquilibre des classes\u003cbr\u003e 4.4 Augmentation des données\u003cbr\u003e 4.5 Résumé\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003eChapitre 5 : Ingénierie des fonctionnalités\u003cbr\u003e\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e 5.1 Caractéristiques apprises vs.\u003cbr\u003e Caractéristiques techniques\u003cbr\u003e 5.2 Techniques d'ingénierie des fonctionnalités\u003cbr\u003e 5.3 Fuites de données\u003cbr\u003e 5.4 Comment concevoir de bonnes fonctionnalités\u003cbr\u003e 5.5 Résumé\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003eChapitre 6 : Développement du modèle et évaluation hors ligne\u003cbr\u003e\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e 6.1 Développement et formation du modèle\u003cbr\u003e 6.2 Évaluation hors ligne du modèle\u003cbr\u003e 6.3 Résumé\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003eChapitre 7 : Services de déploiement de modèles et de prédiction\u003cbr\u003e\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e 7.1 Principes de base du déploiement de l'apprentissage automatique\u003cbr\u003e 7.2 Prédiction par lots vs.\u003cbr\u003e Prédictions en ligne\u003cbr\u003e 7.3 Compression du modèle\u003cbr\u003e 7.4 Apprentissage automatique dans le cloud et en périphérie\u003cbr\u003e 7.5 Résumé\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003eChapitre 8 : Évolution et surveillance de la distribution des données\u003cbr\u003e\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e 8.1 Causes de défaillance des systèmes d'apprentissage automatique\u003cbr\u003e 8.2 Décalage de la distribution des données \u003cbr\u003e8.3 Surveillance et observabilité\u003cbr\u003e 8.4 Résumé\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003eChapitre 9 : Apprentissage continu et tests en production\u003cbr\u003e\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e 9.1 Apprentissage continu\u003cbr\u003e 9.2 Tests en production\u003cbr\u003e 9.3 Résumé\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003eChapitre 10 : Infrastructure et outils pour les MLOps\u003cbr\u003e\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e 10.1 Stockage et calcul\u003cbr\u003e 10.2 Environnement de développement\u003cbr\u003e 10.3 Gestion des ressources\u003cbr\u003e 10.4 Plateforme d'apprentissage automatique\u003cbr\u003e 10.5 Construction vs.\u003cbr\u003e achat\u003cbr\u003e 10.6 Résumé\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003eChapitre 11 : L’aspect humain de l’apprentissage automatique\u003cbr\u003e\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e 11.1 Expérience utilisateur\u003cbr\u003e 11.2 Structure de l'équipe\u003cbr\u003e 11.3 IA responsable\u003cbr\u003e 11.4 Résumé\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cbr\u003e\u003cdiv\u003e\u003ch5\u003e \u003cb\u003eImage détaillée\u003c\/b\u003e \u003c\/h5\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cdiv\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/image.yes24.com\/momo\/TopCate4135\/MidCate010\/413490203.jpg\" border=\"0\" alt=\"Image détaillée 1\"\u003e\u003c\/div\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cbr\u003e\u003cdiv\u003e\u003ch5\u003e \u003cb\u003eAvis de l'éditeur\u003c\/b\u003e\n\u003c\/h5\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cdiv\u003e \u003cb\u003eL'histoire « authentique » de l'apprentissage automatique dont le domaine a besoin.\u003cbr\u003e\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e Quand on pense à l'apprentissage automatique, on pense généralement au développement de modèles et aux algorithmes, mais il y a beaucoup plus à prendre en compte lorsqu'on exécute réellement l'apprentissage automatique dans un environnement de production.\u003cbr\u003e Nous devons considérer d'un point de vue holistique les données, les fonctionnalités, le développement du modèle, l'évaluation, le déploiement, la surveillance et l'infrastructure qui constituent un système d'apprentissage automatique. \u003cbr\u003eÉtant donné que l'apprentissage automatique en production est largement axé sur les affaires, les exigences relatives aux problèmes commerciaux et les parties prenantes sont également importantes.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Ce livre est basé sur le cours CS329S de Stanford : Conception de systèmes d’apprentissage automatique, un cours de référence dans le domaine émergent du MLOps.\u003cbr\u003e S'appuyant sur son expérience en matière de déploiement et d'exploitation de l'apprentissage automatique dans des entreprises allant de Netflix aux startups, l'auteur Chip Huyen propose diverses approches pour répondre aux questions que vous vous êtes probablement posées, mais auxquelles vous avez eu du mal à trouver des réponses.\u003cbr\u003e Plutôt que de nous concentrer sur l'utilisation d'outils spécifiques, nous nous concentrons sur les concepts, les avantages, les inconvénients et les compromis de chaque technique d'apprentissage automatique, en fournissant des liens vers une multitude de ressources pour vous aider à trouver rapidement plus d'informations.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003ePublic cible\u003cbr\u003e\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e - Les spécialistes de l'apprentissage automatique : ingénieurs en apprentissage automatique, scientifiques des données, ingénieurs de plateformes d'apprentissage automatique, responsables d'ingénierie, etc. \u003cbr\u003e- Développeurs d'outils : Si vous souhaitez identifier les domaines où la production d'apprentissage automatique est sous-financée et trouver comment créer des outils qui s'intègrent à l'écosystème.\u003cbr\u003e - Candidats et étudiants : Si vous recherchez un emploi lié à l'apprentissage automatique.\u003cbr\u003e - Dirigeants technologiques et commerciaux : envisagent d'adopter des solutions d'apprentissage automatique pour améliorer leurs produits et leurs processus métier.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003eContenu principal par chapitre\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Chapitre 1 : Aperçu des systèmes d'apprentissage automatique\u003cbr\u003e\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e Nous explorerons différents cas d'utilisation de l'apprentissage automatique et discuterons des situations où il est approprié et de celles où il ne l'est pas.\u003cbr\u003e Nous comparons l'apprentissage automatique prêt pour la production avec l'apprentissage automatique prêt pour la recherche et les logiciels traditionnels.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003e[Chapitre 2 : Introduction à la conception de systèmes d'apprentissage automatique]\u003cbr\u003e\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e Nous explorons un processus itératif pour définir les exigences du système en fonction des objectifs commerciaux et concevoir un système d'apprentissage automatique qui y réponde.\u003cbr\u003e Nous expliquons comment structurer les problèmes d'apprentissage automatique.\u003cbr\u003e \u003cbr\u003e\u003cb\u003e[Chapitre 3 : Principes fondamentaux de l'ingénierie des données]\u003cbr\u003e\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e Nous explorerons les différentes sources et formats de données utilisés dans les projets d'apprentissage automatique.\u003cbr\u003e Découvrez les moteurs de stockage de données, les principaux types de traitement et les différents modes de transmission des données entre les processus.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003e[Chapitre 4 Données d'entraînement]\u003cbr\u003e\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e Nous explorons des techniques permettant d'obtenir des données d'entraînement de haute qualité.\u003cbr\u003e Après avoir exploré différentes techniques d'échantillonnage, nous discutons des difficultés courantes rencontrées lors de la génération de données d'entraînement, notamment la multiplicité des étiquettes et le déséquilibre des classes.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003e[Chapitre 5 Ingénierie des fonctionnalités]\u003cbr\u003e\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e Nous explorons les techniques d'ingénierie des fonctionnalités et les points clés à prendre en compte.\u003cbr\u003e Nous apprendrons à détecter et à prévenir les fuites de données et nous discuterons de la manière de concevoir de bonnes fonctionnalités.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003e[Chapitre 6 : Développement du modèle et évaluation hors ligne]\u003cbr\u003e\u003c\/b\u003e \u003cbr\u003eNous explorerons des conseils utiles pour choisir le meilleur algorithme pour votre tâche, puis nous approfondirons divers aspects du développement de modèles, notamment le débogage, le suivi et le versionnage des expériences, l'entraînement distribué et l'AutoML.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003e[Chapitre 7 : Services de déploiement de modèles et de prédiction]\u003cbr\u003e\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e Nous explorons les mythes courants entourant le déploiement de l'apprentissage automatique.\u003cbr\u003e Après avoir exploré la prédiction en ligne et par lots, nous allons examiner différentes techniques de compression de modèles.\u003cbr\u003e Nous expliquons comment déployer des modèles sur des périphériques périphériques et dans le cloud.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003e[Chapitre 8 Décalage et surveillance de la distribution des données]\u003cbr\u003e\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e Nous expliquons pourquoi les modèles d'apprentissage automatique déployés en production échouent.\u003cbr\u003e Nous examinons la question du déplacement de la distribution des données, un sujet largement débattu dans la recherche et la pratique.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003eChapitre 9 : Apprentissage continu et tests en production\u003cbr\u003e\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e Nous explorons comment mettre à jour les modèles d'apprentissage automatique pour s'adapter aux changements dans la distribution des données. \u003cbr\u003eNous explorerons ce qu'est l'apprentissage continu et ses défis, nous discuterons de la fréquence de réentraînement des modèles et des tests en production.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003e[Chapitre 10 Infrastructure et outils pour MLOps]\u003cbr\u003e\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e Découvrez comment mettre en place l'infrastructure adaptée à votre système d'apprentissage automatique, en fonction de votre échelle de production et de votre contexte.\u003cbr\u003e Nous abordons les quatre couches qui constituent l'infrastructure : le stockage, le calcul, les outils de gestion des ressources, les plateformes d'apprentissage automatique et les environnements de développement.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003eChapitre 11 : L’aspect humain de l’apprentissage automatique\u003cbr\u003e\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e Nous expliquons comment la nature probabiliste des modèles d'apprentissage automatique influence l'expérience utilisateur.\u003cbr\u003e Nous explorons les structures organisationnelles qui permettent aux membres développant un système de collaborer efficacement, et nous examinons l'impact des systèmes d'apprentissage automatique sur la société dans son ensemble. \u003cbr\u003e\n\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:95%;padding-top:20px;padding-bottom:20px\"\u003e\n\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:16px;font-weight:bold;padding-bottom:20px\"\u003e SPÉCIFICATIONS DES PRODUITS \u003c\/div\u003e\n\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:14px;line-height:1.6em;\"\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e - \u003cstrong\u003eDate de publication :\u003c\/strong\u003e 14 mars 2023\u003c\/div\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e - \u003cstrong\u003eNombre de pages, poids, dimensions :\u003c\/strong\u003e 436 pages | 786 g | 183 × 235 × 18 mm\u003c\/div\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e - \u003cstrong\u003eISBN13 :\u003c\/strong\u003e 9791169210850\u003c\/div\u003e\n\n \u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e- \u003cstrong\u003eISBN10 :\u003c\/strong\u003e 1169210856 \u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003cspan\u003e\u003c\/span\u003e\n\n\u003c\/center\u003e\n\n\n\u003c\/center\u003e","brand":"LIBRAIRIE COREENNE","offers":[{"title":"Default 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