Amazon.fr - Recherche d'information - Applications, modèles et algorithmes: Data mining, décisionnel et big data - Éric Gaussier, Massih-Reza Amini - Livres

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Description du produit

Depuis quelques années, de nouveaux modèles et algorithmes sont mis au point pour traiter des données de plus en plus volumineuses et diverses. Cet ouvrage présente les fondements scientifiques des tâches les plus répandues en recherche d'information (RI) comme le data mining, le décisionnel et plus généralement l'exploitation de "big data". Il propose un exposé cohérent des algorithmes classiques développés dans ce domaine, abordable à des lecteurs qui cherchent à connaître le mécanisme des outils quotidiens d'Internet. Le lecteur approfondira les concepts d'indexation, de compression, et de recherche sur le Web.

Présentation de l'éditeur

Depuis quelques années, de nouveaux modèles et algorithmes sont mis au point pour traiter des données de plus en plus volumineuses et diverses. Cet ouvrage présente les fondements scientifiques des tâches les plus répandues en recherche d'information (RI) comme le data mining, le décisionnel et plus généralement l'exploitation de "big data". Il propose un exposé cohérent des algorithmes classiques développés dans ce domaine, abordable à des lecteurs qui cherchent à connaître le mécanisme des outils quotidiens d'Internet. Le lecteur approfondira les concepts d'indexation, de compression, et de recherche sur le Web.

Biographie de l'auteur

Massih-Reza Amini, professeur d'informatique à l'université Grenoble Alpes, est titulaire d'une thèse en Informatique de l'université Paris 6. Ses recherches portent sur l'apprentissage automatique appliqué aux problèmes d'accès à l'information à large échelle. Il est co-auteur de nombreux articles scientifiques notamment de l'ouvrage Apprentissage machine paru aux éditions Eyrolles. Il dirige actuellement l'équipe MA dont les recherches se situent en analyse de données, modélisation et apprentissage automatique. Eric Gaussier, professeur d'informatique à l'université Grenoble Alpes, est titulaire d'un diplôme en Mathématiques appliquées de l'école Centrale Paris et d'une thèse en Informatique de l'université Paris 7. Ses travaux de recherche s'inscrivent dans la Science des données, au carrefour de l'apprentissage statistique, de la recherche d'information et du traitement automatique des langues. Il est co-auteur de nombreux articles et brevets dans ces domaines et dirige actuellement le laboratoire d'Informatique de Grenoble.

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