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Titre : Artificial intelligence and machine learning for business : a no-nonsense guide to data driven technologies Type de document : texte imprimé Auteurs : Steven Finlay Mention d'édition : 3rd edition Editeur : Relativistic Année de publication : 2018 Importance : x-182 p. Présentation : fig. Format : 22 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-9997303-4-5 Note générale : Notes bibliogr. Langues : Anglais (eng) Descripteurs : Analyse des données , Apprentissage automatique , Intelligence artificielle Tags : Artificial intelligence Industrial applications Machine learning Data Processing Index. décimale : 88 Intelligence artificielle Résumé : Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning are now mainstream business tools. They are being applied across many industries to increase profits, reduce costs, save lives and improve customer experiences. Organizations which understand these tools and know how to use them are benefiting at the expense of their rivals. This book cuts through the hype and technical jargon that is often associated with these subjects. It delivers a simple and concise introduction for managers and business people. The focus is very much on practical application and how to work with technical specialists (data scientists) to maximize the benefits of these technologies. This edition has been substantially revised and updated. It contains several new chapters and covers a broader set of topics than before, but retains the no-nonsense style of the original. [D'après le résumé de l'éditeur] Note de contenu : Place of publication from the author's webpage En ligne : https://www.amazon.com/Artificial-Intelligence-Machine-Learning-Business/dp/1999 [...] Format de la ressource électronique : Amazon seulement Permalink : https://genes.bibli.fr/index.php?lvl=notice_display&id=156995 Artificial intelligence and machine learning for business : a no-nonsense guide to data driven technologies [texte imprimé] / Steven Finlay . - 3rd edition . - Relativistic, 2018 . - x-182 p. : fig. ; 22 cm.
ISBN : 978-1-9997303-4-5
Notes bibliogr.
Langues : Anglais (eng)
Descripteurs : Analyse des données , Apprentissage automatique , Intelligence artificielle Tags : Artificial intelligence Industrial applications Machine learning Data Processing Index. décimale : 88 Intelligence artificielle Résumé : Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning are now mainstream business tools. They are being applied across many industries to increase profits, reduce costs, save lives and improve customer experiences. Organizations which understand these tools and know how to use them are benefiting at the expense of their rivals. This book cuts through the hype and technical jargon that is often associated with these subjects. It delivers a simple and concise introduction for managers and business people. The focus is very much on practical application and how to work with technical specialists (data scientists) to maximize the benefits of these technologies. This edition has been substantially revised and updated. It contains several new chapters and covers a broader set of topics than before, but retains the no-nonsense style of the original. [D'après le résumé de l'éditeur] Note de contenu : Place of publication from the author's webpage En ligne : https://www.amazon.com/Artificial-Intelligence-Machine-Learning-Business/dp/1999 [...] Format de la ressource électronique : Amazon seulement Permalink : https://genes.bibli.fr/index.php?lvl=notice_display&id=156995 Réservation
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Titre : Artificial intelligence for business : what you need to know about machine learning and neural networks Type de document : texte imprimé Auteurs : Doug Rose Mention d'édition : 2nd edition Editeur : Boston, MA ; Reading, MA : Addison-Wesley Année de publication : 2021 Importance : xxiv-239 p. Présentation : fig. Format : 23 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-0-13-655661-9 Note générale : Index Langues : Anglais (eng) Descripteurs : Apprentissage automatique , Intelligence artificielle , Réseaux de neurones Index. décimale : 88 Intelligence artificielle Résumé : Artificial intelligence (AI) has landed on Earth like an alien spacecraft from a science fiction novel. We now have self-driving cars; computers that can diagnose illnesses, recommend treatments, and predict and solve crimes; smart phones that can route us from point A to point B; gadgets that can understand and respond to spoken commands; and much more. All of this is made possible by machine learning (ML). Although AI and ML can be used to help us answer questions and solve problems, for many of us they create more questions than answers, questions such as “What is intelligence?” “How do machines learn?” “What is a machine learning algorithm, and how does it work?” “Will machines take my job?” “Will they take over the world?” and, for those in business, “What do I need to know about AI and ML to harness its power?” This book tackles those questions and more as it brings up to speed on the basics of AI, ML, and artificial neural networks. It offers the story of AI that traces its evolution from the early 1950s to the present, revealing many of the core ideas that continue to drive its development. It explores recent technological innovations that have reinvigorated the field by providing the “big data” that makes machine learning so powerful — innovations such as GPS, social media and electronic transactions. And then the book shows how machines learn through the use of powerful processing combined with machine learning algorithms and artificial neural networks that mimic the function of the human brain. [D'après le résumé de l'éditeur] En ligne : https://www.pearson.com/us/higher-education/program/Rose-Artificial-Intelligence [...] Permalink : https://genes.bibli.fr/index.php?lvl=notice_display&id=156977 Artificial intelligence for business : what you need to know about machine learning and neural networks [texte imprimé] / Doug Rose . - 2nd edition . - Boston, MA ; Reading, MA : Addison-Wesley, 2021 . - xxiv-239 p. : fig. ; 23 cm.
ISBN : 978-0-13-655661-9
Index
Langues : Anglais (eng)
Descripteurs : Apprentissage automatique , Intelligence artificielle , Réseaux de neurones Index. décimale : 88 Intelligence artificielle Résumé : Artificial intelligence (AI) has landed on Earth like an alien spacecraft from a science fiction novel. We now have self-driving cars; computers that can diagnose illnesses, recommend treatments, and predict and solve crimes; smart phones that can route us from point A to point B; gadgets that can understand and respond to spoken commands; and much more. All of this is made possible by machine learning (ML). Although AI and ML can be used to help us answer questions and solve problems, for many of us they create more questions than answers, questions such as “What is intelligence?” “How do machines learn?” “What is a machine learning algorithm, and how does it work?” “Will machines take my job?” “Will they take over the world?” and, for those in business, “What do I need to know about AI and ML to harness its power?” This book tackles those questions and more as it brings up to speed on the basics of AI, ML, and artificial neural networks. It offers the story of AI that traces its evolution from the early 1950s to the present, revealing many of the core ideas that continue to drive its development. It explores recent technological innovations that have reinvigorated the field by providing the “big data” that makes machine learning so powerful — innovations such as GPS, social media and electronic transactions. And then the book shows how machines learn through the use of powerful processing combined with machine learning algorithms and artificial neural networks that mimic the function of the human brain. [D'après le résumé de l'éditeur] En ligne : https://www.pearson.com/us/higher-education/program/Rose-Artificial-Intelligence [...] Permalink : https://genes.bibli.fr/index.php?lvl=notice_display&id=156977 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité I010930 88 ROSE Ouvrage Ensai 8. Informatique - Traitement de l'information Disponible Branching processes in biology / Marek Kimmel / Berlin ; Heidelberg (DEU) ; New York ; Bâle (CHE) : Springer (2015)
Titre : Branching processes in biology Type de document : texte imprimé Auteurs : Marek Kimmel (1959-....) ; David E. Axelrod (1940-....), Mention d'édition : 2nd edition Editeur : Berlin ; Heidelberg (DEU) ; New York ; Bâle (CHE) : Springer Année de publication : 2015 Collection : Interdisciplinary Applied Mathematics, ISSN 0939-6047 num. 19 Importance : XX-280 p. Présentation : fig. Format : 25 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-4939-1558-3 Note générale : Bibliogr. p. 253-271. Index Langues : Anglais (eng) Descripteurs : Bibliographie Ensai 3e Année GS , Bibliographie Ensai 3e Année SV , Biologie , Biostatistique La biostatistique (appelée aussi biométrie) est l'application des statistiques à un large éventail de sujets en biologie. Cela englobe la conception des expériences biologiques (dans la médecine et l'agriculture), la collecte des informations, la compilation et analyse des données chiffrées de ces expériences, l'interprétation des résultats en vue d'avancer une conclusion., ProbabilitésTags : Processus ramifiés Index. décimale : 254 Biostatistique - Biométrie Résumé : This second expanded edition adds new material published during the last decade, with nearly 200 new references. More material has been added on infinitely-dimensional multitype processes, including the infinitely-dimensional linear-fractional case. Hypergeometric function treatment of the special case of the Griffiths-Pakes infinite allele branching process has also been added. There are additional applications of recent molecular processes and connections with systems biology are explored, and a new chapter on genealogies of branching processes and their applications. [Résumé éditeur] Note de contenu : Autre ISBN = 978-1493915583 (relié) En ligne : https://www.springer.com/gp/book/9781493915583 Permalink : https://genes.bibli.fr/index.php?lvl=notice_display&id=157017 Branching processes in biology [texte imprimé] / Marek Kimmel (1959-....) ; David E. Axelrod (1940-....), . - 2nd edition . - Berlin ; Heidelberg (DEU) ; New York ; Bâle (CHE) : Springer, 2015 . - XX-280 p. : fig. ; 25 cm. - (Interdisciplinary Applied Mathematics, ISSN 0939-6047; 19) .
ISBN : 978-1-4939-1558-3
Bibliogr. p. 253-271. Index
Langues : Anglais (eng)
Descripteurs : Bibliographie Ensai 3e Année GS , Bibliographie Ensai 3e Année SV , Biologie , Biostatistique La biostatistique (appelée aussi biométrie) est l'application des statistiques à un large éventail de sujets en biologie. Cela englobe la conception des expériences biologiques (dans la médecine et l'agriculture), la collecte des informations, la compilation et analyse des données chiffrées de ces expériences, l'interprétation des résultats en vue d'avancer une conclusion., ProbabilitésTags : Processus ramifiés Index. décimale : 254 Biostatistique - Biométrie Résumé : This second expanded edition adds new material published during the last decade, with nearly 200 new references. More material has been added on infinitely-dimensional multitype processes, including the infinitely-dimensional linear-fractional case. Hypergeometric function treatment of the special case of the Griffiths-Pakes infinite allele branching process has also been added. There are additional applications of recent molecular processes and connections with systems biology are explored, and a new chapter on genealogies of branching processes and their applications. [Résumé éditeur] Note de contenu : Autre ISBN = 978-1493915583 (relié) En ligne : https://www.springer.com/gp/book/9781493915583 Permalink : https://genes.bibli.fr/index.php?lvl=notice_display&id=157017 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité I010926 254 KIMM Ouvrage Ensai 2. Statistique Disponible
Titre : Data science par la pratique : fondamentaux avec Python Type de document : texte imprimé Auteurs : Joel Grus ; Tristan Kottelanne, Traducteur Mention d'édition : 2e édition Editeur : Paris : Eyrolles Année de publication : 2020 Autre Editeur : Sebastopol, CA ; Cambridge (GBR) : O'Reilly Collection : Collection Blanche Importance : XVII-385 p. Présentation : fig. Format : 23 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-212-67907-6 Note générale : Index Langues : Français (fre) Langues originales : Anglais (eng) Descripteurs : Apprentissage automatique , Data mining , Fouille de données , Langage à objets , Langage de programmation , Modèle mathématique Index. décimale : 829 Entrepôt de données - Data Warehouse Résumé : Dans cet ouvrage, vous apprendrez comment fonctionnent les outils et algorithmes les plus fondamentaux de la data science, en les réalisant à partir de zéro... La 2ème édition, revue et augmentée, de cet ouvrage comporte des codes et exemples associés entièrement réécrits en Python 3.6 et intègre de nouveaux chapitres sur l'apprentissage profond (deep learning), les statistiques et le traitement en langage naturel. [Résumé éditeur] En ligne : https://www.editions-eyrolles.com/Livre/9782212679076/data-science-par-la-pratiq [...] Permalink : https://genes.bibli.fr/index.php?lvl=notice_display&id=156760 Data science par la pratique : fondamentaux avec Python [texte imprimé] / Joel Grus ; Tristan Kottelanne, Traducteur . - 2e édition . - Paris : Eyrolles : Sebastopol, CA ; Cambridge (GBR) : O'Reilly, 2020 . - XVII-385 p. : fig. ; 23 cm. - (Collection Blanche) .
ISBN : 978-2-212-67907-6
Index
Langues : Français (fre) Langues originales : Anglais (eng)
Descripteurs : Apprentissage automatique , Data mining , Fouille de données , Langage à objets , Langage de programmation , Modèle mathématique Index. décimale : 829 Entrepôt de données - Data Warehouse Résumé : Dans cet ouvrage, vous apprendrez comment fonctionnent les outils et algorithmes les plus fondamentaux de la data science, en les réalisant à partir de zéro... La 2ème édition, revue et augmentée, de cet ouvrage comporte des codes et exemples associés entièrement réécrits en Python 3.6 et intègre de nouveaux chapitres sur l'apprentissage profond (deep learning), les statistiques et le traitement en langage naturel. [Résumé éditeur] En ligne : https://www.editions-eyrolles.com/Livre/9782212679076/data-science-par-la-pratiq [...] Permalink : https://genes.bibli.fr/index.php?lvl=notice_display&id=156760 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité I010947 829 GRUS Ouvrage Ensai 8. Informatique - Traitement de l'information Disponible
Titre : Digital Fourier analysis : fundamentals Type de document : texte imprimé Auteurs : Ken'iti Kido Editeur : Berlin ; Heidelberg (DEU) ; New York ; Bâle (CHE) : Springer Année de publication : 2015 Collection : Undergraduate lecture notes in physics (Print), ISSN 2192-4791 Importance : xiii-203 p. Présentation : fig. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-4614-9259-7 Note générale : Index Langues : Anglais (eng) Langues originales : Japonais (jpn) Descripteurs : Analyse de Fourier , Bibliographie Ensai 2e Année , Traitement du signal Tags : Physics Mathematical methods in physics Applied mathematics Computational methods of engineering Numeric computing Fourier analysis Index. décimale : 256 Traitement du signal et de l'image Résumé : This textbook is a thorough, accessible introduction to digital Fourier analysis for undergraduate students in the sciences. Beginning with the principles of sine/cosine decomposition, the reader walks through the principles of discrete Fourier analysis before reaching the cornerstone of signal processing : the Fast Fourier Transform. [Résumé éditeur] En ligne : https://www.springer.com/gp/book/9781461492597 Permalink : https://genes.bibli.fr/index.php?lvl=notice_display&id=156972 Digital Fourier analysis : fundamentals [texte imprimé] / Ken'iti Kido . - Berlin ; Heidelberg (DEU) ; New York ; Bâle (CHE) : Springer, 2015 . - xiii-203 p. : fig. ; 24 cm. - (Undergraduate lecture notes in physics (Print), ISSN 2192-4791) .
ISBN : 978-1-4614-9259-7
Index
Langues : Anglais (eng) Langues originales : Japonais (jpn)
Descripteurs : Analyse de Fourier , Bibliographie Ensai 2e Année , Traitement du signal Tags : Physics Mathematical methods in physics Applied mathematics Computational methods of engineering Numeric computing Fourier analysis Index. décimale : 256 Traitement du signal et de l'image Résumé : This textbook is a thorough, accessible introduction to digital Fourier analysis for undergraduate students in the sciences. Beginning with the principles of sine/cosine decomposition, the reader walks through the principles of discrete Fourier analysis before reaching the cornerstone of signal processing : the Fast Fourier Transform. [Résumé éditeur] En ligne : https://www.springer.com/gp/book/9781461492597 Permalink : https://genes.bibli.fr/index.php?lvl=notice_display&id=156972 Réservation
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