Introduction à l'algèbre géométrique pour l'apprentissage automatique et la science des données : Un cadre géométrique unifié pour les systèmes d'apprentissage modernes - Relié
$50.25 USD
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Introduction à l'algèbre géométrique pour l'apprentissage automatique et la science des données : Un cadre géométrique unifié pour les systèmes d'apprentissage modernes - Relié
$50.25 USD
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par Sandi Setiawan (Auteur)
Et si l'apprentissage automatique pouvait être compris géométriquement ?
Ce livre présente une perspective géométrique unifiée sur l'apprentissage automatique, les statistiques et la science des données à travers le langage de l'algèbre géométrique.
Des modèles linéaires et de l'analyse en composantes principales aux réseaux de neurones, aux mécanismes d'attention et aux systèmes de séries temporelles, les méthodes modernes sont réinterprétées comme des transformations géométriques dans des espaces à n dimensions.
Plutôt que de traiter les techniques comme des outils isolés, ce livre révèle la structure commune qui les sous-tend : mouvement, orientation et forme.
- Relie les méthodes d'apprentissage automatique par la géométrie
- Couvre l'ACP, les réseaux de neurones, l'attention et les séries temporelles
- Inclut des implémentations PyTorch
- Fait le pont entre la théorie et les applications du monde réel
- Met l'accent sur l'intuition plutôt que sur le formalisme
Nombre de pages : 240
Dimensions : 0,56 x 11 x 8,5 pouces
Date de publication : 6 mai 2026
Détails
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