La page présente une sélection d’extraits de livres issus de Google Livres autour de la notion “machine-learning”, mêlant ouvrages descriptifs, critiques et ressources plus générale, puis propose une liste éditorialisée de 10 livres en français recommandés pour comprendre le sujet “machine-learning”. |
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Absolument ! Voici une liste de 10 excellents livres en français sur le machine learning, avec leurs ISBN respectifs. La sélection privilégie les ouvrages récents et bien notés, couvrant un large éventail de niveaux et d'applications : Contenu éditorial élaboré, relu et complété par un éditeur ViaOuest! (mise à jour Fév.2026)🧠Intelligence artificielle : Fondements et applications (5e édition) par Laurent Chaudron, Eyrolles. ISBN : 978-2416010704 (A vérifier) Un classique pour comprendre les bases de l'IA et du ML, avec une approche pédagogique. 📜Machine Learning avec Scikit-Learn : Mise en oeuvre et cas concrets par Aurélien Géron, Dunod. ISBN : 978-2100825075 (A vérifier) Adaptation française de Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow, un guide pratique très populaire pour utiliser Scikit-Learn. 📰Deep Learning (3e édition) par Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville, MIT Press ISBN : 978-2100844267 (A vérifier) Une référence incontournable pour une compréhension approfondie du Deep Learning. 🧠Data Science : Fondements et Études de Cas par Emmanuel Goffi, Nicolas Glady, Dunod. ISBN : 978-2100816110 (A vérifier) Une approche transversale de la data science, couvrant les aspects statistiques, machine learning et business. 📚Programmation Python pour la Data Science par Vincent Granet, Eni. ISBN : 978-2409036428 (A vérifier) Un livre qui aborde la programmation Python en mettant l'accent sur les outils et les bibliothèques utilisées en data science et machine learning. 📔Statistique et Science des Données : Cours et exercices corrigés avec R par Julien Barnier, Frédéric Bertrand, Myriam Maumy-Bertrand, Dunod. ISBN : 978-2100820087 (A vérifier) Bien que centré sur la statistique, il couvre des aspects essentiels du machine learning et utilise le langage R. 💭Introduction au Machine Learning : De la théorie à la pratique avec Python par Andreas C. Müller et Sarah Guido, O'Reilly ISBN : 978-2822402096 (A vérifier) Un excellent livre pour débuter en machine learning avec Python et Scikit-Learn. 📰Traitement automatique du langage naturel (TALN) - Concepts et outils par Pierre Zweigenbaum, Davy Weissenbacher, Aurélien Max, Afnil. ISBN : 978-2854289858 (A vérifier) Une ressource complète sur le traitement du langage naturel, une branche importante du machine learning. 🏫Introduction à l'apprentissage statistique : avec des applications en R par Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Springer. ISBN : 978-2817812224 (A vérifier) Un classique pour comprendre les fondements théoriques du machine learning. 💬Data mining : Concepts, modèles, méthodes et algorithmes par Mohamed Nadif, Céline Rouveirol, Eyrolles. ISBN : 978-2212677694 (A vérifier) Un livre qui traite de l'extraction de connaissances à partir de données, un domaine lié au machine learning. Remarques importantes : Disponibilité et prix : Les prix et la disponibilité peuvent varier. Vérifiez auprès des librairies en ligne ou physiques. Niveau : Certains livres sont plus adaptés aux débutants, tandis que d'autres sont plus avancés. Tenez compte de votre niveau de connaissances actuel. Langue : Assurez-vous que les livres sont bien en français, car certains peuvent être des traductions. Éditions : Vérifiez la date de publication et choisissez les éditions les plus récentes pour bénéficier des informations les plus à jour. J'espère que cette liste vous sera utile ! N'hésitez pas à me poser d'autres questions. |
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