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The book introduces probabilistic graphical models (PGMs) a framework combining probability theory and graph theory as a powerful way to model uncertain, noisy, or complex data. It shows how to implement PGMs in practice using the programming language R, with real world problems and illustrative code examples.
Dans "Écologie intégrale", Delphine Batho, ancienne ministre de l'Écologie et militante écologiste, présente une réflexion profonde sur la crise environnementale mondiale et les moyens de la surmonter. Ce livre propose une approche globale et transversale de l'écologie, en mettant l'accent sur la nécessité de repenser nos modèles économiques, sociaux et politiques face aux enjeux climatiques et environnementaux.
Le livre de Denis La Plume cherche à démystifier la monnaie en expliquant les aspects techniques, sociaux et politiques qui la façonnent. Il invite le lecteur à prendre conscience des enjeux cachés de la monnaie, à comprendre ses mécanismes pour mieux appréhender son influence dans l’économie et la société.
Tour à tour branche de la philosophie, des mathématiques et de l'informatique, la logique a pour objet d'étude les méthodes qui permettent d'établir qu'un énoncé est vrai, tels le raisonnement et le calcul.Ce livre est une introduction aux concepts fondamentaux de la logique contemporaine - ceux de démonstration, de fonction calculable, de modèle et d'ensemble. Il présente une série de résultats tant négatifs que positifs - le théorème d'indécidabilité de Church, le théorème d'incomplétude de Gödel, le théorème de semi-décidabilité de la démontrabilité, ... - qui ont profondément changé notre conception du raisonnement, du calcul et, finalement, de la vérité elle-même.
Le livre "Droit du marché unique numérique et intelligence artificielle" de Céline Castests-Renard explore les implications juridiques du développement du marché numérique au sein de l'Union européenne (UE), en particulier à travers l'émergence de l'intelligence artificielle (IA). Il analyse l'évolution des réglementations et des législations européennes visant à encadrer ce marché en pleine expansion, tout en préservant les principes fondamentaux de l'UE, comme la libre circulation des biens, des services, des personnes et des capitaux.
Le "Droit des activités numériques" est un ouvrage juridique qui traite des enjeux légaux et réglementaires relatifs aux activités numériques, notamment en ce qui concerne le commerce électronique, la protection des données, la cybersécurité, la propriété intellectuelle, ainsi que la régulation des plateformes en ligne. Ce livre s'adresse généralement aux professionnels du droit, aux étudiants en droit et aux acteurs du secteur numérique, en proposant une analyse des évolutions récentes du droit dans ce domaine en constante mutation.
The book Discovering Knowledge in Data offers a practical yet rigorous introduction to the field of data mining, situated at the crossroads of predictive analytics, statistical analysis, and business intelligence. It is designed to guide readers whether students, analysts, or professionals through the full pipeline of turning raw data into actionable knowledge. Rather than treating data mining tools as “black boxes,” the authors adopt a “white box” methodology: they explain the mathematical and statistical underpinnings of each algorithm, illustrate how they work with real world datasets, and walk step by step through data preprocessing, exploratory analysis, modeling, and evaluation. The book covers a broad set of core topics and techniques: data cleaning and transformation; exploratory data analysis; supervised and unsupervised learning methods (classification, regression, clustering, association rules); neural networks; decision trees; k nearest neighbors; Kohonen maps; missing data imputation; model evaluation (including error metrics, overfitting, cross validation, cost/benefit analysis); and data summarization and visualization.
Data Science for Business provides a comprehensive introduction to the key concepts, principles, and methodologies of data science, designed specifically for business professionals, analysts, managers, and students. Rather than teaching coding or specific tools, the book focuses on the fundamental ideas behind data-analytic thinking, enabling readers to understand how data science creates value and how to interact effectively with data-driven projects and teams.
Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques aims to demystify data mining and machine-learning: presenting a practical, hands-on guide to extracting meaningful information from raw data using established algorithms, statistical and machine-learning techniques, and tool-supported workflows. The book combines theory and practice: it explains the core concepts underpinning classification, regression, clustering, association rules, model evaluation, data preprocessing, and more but also shows how to implement them in real-world settings using the accompanying software toolkit (WEKA).