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Hands-On Machine Learning With Scikit-Learn and Pytorch: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems
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Pattern Recognition and Machine Learning
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Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and Tensorflow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems
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Mathematics for Machine Learning – Cambridge University Press
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Rekha Kodali & Sankara Narayanan Govinda – Microsoft Azure AI : Guide du débutant – Éd. anglaise
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Deepaesthetics: Computational Experience in a Time of Machine Learning
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AI and Machine Learning: Concepts, Applications, and Ethical Consideration
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Jiang & Hui – Machine Learning Fundamentals
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Machine Learning in Finance: From Theory to Practice – Springer Verlag
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Frederic Deleze, Jan Novotn et Paul A Bilokon – Machine Learning and Big Data With Kdb+/q
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Julia for Machine Learning
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Iot, Machine Learning and Data Analytics for Smart Healthcare
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Data Science – Introduction aux statistiques et à l'apprentissage automatique
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Business Intelligence par l'IA – Améliorer prévisions et décisions avec l'apprentissage automatique
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Linear Algebra and Optimization for Machine Learning – Manuel
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Artificial Intelligence and Machine Learning for Business: A No-Nonsense Guide to Data Driven Technologies
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Automatisation de la qualité des données – Au-delà des règles avec apprentissage automatique
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Statistiques, data mining et machine learning en astronomie – Guide Python pour sondages
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Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques
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Quantum Machine Learning – Quantum Algorithms and Neural Networks – De Gruyter
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Mathematics for Machine Learning – Cambridge University Press
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Transformers for Machine Learning: A Deep Dive
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Aileen Nielsen – Practical Time Series Analysis – O’Reilly Verlag
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Praxiseinstieg Machine Learning Mit Scikit-Learn, Keras Und Tensorflow
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Laurence Moroney – AI and Machine Learning For Coders – O’Reilly Verlag
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