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251

Java deep learning essentials : dive into the future of data science and learn how to build the sophisticated algorithms that are fundmental to deep learning and AI with java

par Sugomori, Yusuke.
Publié 2016

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252

Learning OpenCV 4 Computer Vision with Python 3 : Get to grips with tools, techniques, and algorithms for computer vision and machine learning

par Howse, Joseph.
Publié 2020

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253

Modern Data Mining with Python : A risk-managed approach to developing and deploying explainable and efficient algorithms using ModelOps

par Singh Sengar, Dushyant.

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254

Machine Learning : Master Supervised and Unsupervised Learning Algorithms with Real Examples

par Doshi, Ruchi.

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255

Mastering OpenCV Android application programming : master the art of implementing computer vision algorithms on Android platforms to build robust and efficient applications

par Kapur, Salil.
Publié 2015

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256

The Unsupervised Learning Workshop : Get started with unsupervised learning algorithms and simplify your unorganized data to help make future predictions

par Jones, Aaron.
Publié 2020

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257

Cryptography and Network Security : Demystifying the ideas of Network Security, Cryptographic Algorithms, Wireless Security, IP Security, System Security, and Email Security

par Trivedi, B. S..

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258

Artificial Intelligence with Python Cookbook : Proven recipes for applying AI algorithms and deep learning techniques using TensorFlow 2.x and PyTorch 1.6

par Auffarth, Ben.
Publié 2020

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259

The Computer Vision Workshop : Develop the skills you need to use computer vision algorithms in your own artificial intelligence projects

par Asad, Hafsa.
Publié 2020

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260

Elements of Deep Learning for Computer Vision : Explore Deep Neural Network Architectures, PyTorch, Object Detection Algorithms, and Computer Vision Applications for Python Coders (English Edition)

par Sikka, Bharat (1973-....).

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261

R machine learning by example : understand the fundamentals of machine learning with R and build your own dynamic algorithms to tackle complicated real-world problems successfully

par Bali, Raghav (19..-....).
Publié 2016

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262

Machine Learning for OpenCV 4 : intelligent algorithms for building image processing apps using OpenCV 4, Python, and scikit-learn

par Sharma, Aditya.
Publié 2019

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263

R : mining spatial, text, web, and social media data :

par Makhabel, Bater.
Publié 2017

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264

Practical Machine Learning with Spark : Uncover Apache Spark's Scalable Performance with High-Quality Algorithms Across NLP, Computer Vision and ML

par Gupta, Gourav.

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265

Python reinforcement learning : solve complex real-world problems by mastering reinforcement learning algorithms using OpenAI Gym and TensorFlow

Publié 2019

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266

Métaheuristiques : recuit simulé, recherche avec tabous, recherche à voisinages variables, méthode GRASP, algorithmes évolutionnaires, fourmis artificielles, essaims particulaires et autres méthodes d'optimisation

Publié 2014

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Métaheuristiques : recuit simulé, recherche avec tabous, recherche à voisinages variables, méthode GRASP, algorithmes évolutionnaires, fourmis artificielles, essaims particulaires et autres méthodes d'optimisation

Publié 2014

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268

Building computer vision projects with OpenCV 4 and C++ : implement complex computer vision algorithms and explore deep learning and face detection

par Millán Escrivá, David (19..-....).
Publié 2019

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269

The Reinforcement Learning Workshop : Learn how to apply cutting-edge reinforcement learning algorithms to a wide range of control problems

par Palmas, Alessandro.
Publié 2020

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270

Programmation linéaire avec Excel

par Prins, Christian (1956-....).
Publié 2011

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271

Programmation linéaire : 65 problèmes d'optimisation modélisés et résolus avec Visual Xpress

par Guéret, Christelle, 19..-
Publié 2000

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Livre

272

Optimisation multiobjectif

par Collette, Yann.
Publié 2002

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273

$Simulation à événements discrets$

Simulation à événements discrets

par Fleury, Gérard, 19..-...., mathématicien.
Publié 2007

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