{ "item_title" : "Apprentissage Automatique", "item_author" : [" V. Amala Deepa", "R. Leelavathi", "P. Kiruthika "], "item_description" : "Ce livre est une feuille de route orient e vers la recherchetravers l'apprentissage automatique moderne, structur e selon trois axes: perspectives de recherche, avanc es r centes et orientations futures. La partie Itablit des m thodologies rigoureuses, une IA centr e sur les donn es (apprentissage actif, supervision faible, att nuation des biais) et unevaluation critique au-deldes m triques uniques. La partie II passe en revue les architectures neuronales (des Transformers aux mod les d'espace d' tats), l'optimisation (SAM, double descente), la mod lisation g n rative (unification de la diffusion), l'apprentissage profond g om trique et l'apprentissage auto-supervis /multimodal. La partie III traite des mod les fondateurs - lois d' chelle, capacit smergentes (apprentissage en contexte, cha ne de pens e), fronti res de l'IA g n rative (hallucination, g n ration contr lable) et approches neuro-symboliques (RAG, utilisation d'outils). La partie IV aborde les grands d fis: apprentissage automatique efficace/durable, apprentissage continu/m ta-apprentissage, interpr tabilit /robustesse/alignement (RLHF, repr sentation causale) et voies vers l'AGI avec un impact soci tal. Chaque chapitre comprend des questions ouvertes et des listes de contr le de recherche pratiques, visantfaire passer les lecteurs du statut de consommateurscelui de contributeurs.", "item_img_path" : "https://covers1.booksamillion.com/covers/bam/6/63/051/638/6630516389_b.jpg", "price_data" : { "retail_price" : "116.00", "online_price" : "116.00", "our_price" : "116.00", "club_price" : "116.00", "savings_pct" : "0", "savings_amt" : "0.00", "club_savings_pct" : "0", "club_savings_amt" : "0.00", "discount_pct" : "10", "store_price" : "" } }

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