The purpose of this book is to provide a gentle and pedagogically organized introduction to the field. This is in contrast to most existing machine learning texts, which tend to organize things topically, rather than pedagogically (an exception is Mitchell’s book, but unfortunately that is getting more and more outdated). This makes sense for researchers in the field, but less sense for learners. A second goal of this book is to provide a view of machine learning that focuses on ideas and models, not on math. It is not possible (or even advisable) to avoid math. But math should be there to aid understanding, not hinder it. Finally, this book attempts to have minimal dependencies, so that one can fairly easily pick and choose chapters to read. When dependencies exist, they are listed at the start of the chapter, as well as the list of dependencies at the end of this chapter.
Le but de ce livre est de fournir une introduction douce et pédagogiquement organisée sur le terrain. Cela contraste avec la plupart des textes d'apprentissage mécaniques existants, qui tendent à organiser les choses sur le plan topique, plutôt que pédagogiquement (une exception est le livre de Mitchell, mais malheureusement de plus en plus obsolète). Cela a du sens pour les chercheurs dans le domaine, mais moins de sens pour les apprenants. Un deuxième objectif de ce livre est de fournir une vue de l'apprentissage machine qui se concentre sur les idées et les modèles, et non sur les mathématiques. Il n'est pas possible (ou même souhaitable) d'éviter les mathématiques. Mais les mathématiques devraient être là pour aider à la compréhension, et non pas l'entraver. Enfin, ce livre tente d'avoir des dépendances minimales, de sorte que l'on peut assez facilement choisir des chapitres à lire. Lorsque des dépendances existent, elles sont répertoriées au début du chapitre, ainsi que la liste des dépendances à la fin de ce chapitre.
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