Livres sur le deep learning 🔝

La deuxième édition du livre "Python pour la Finance et le Trading algorithmique" de Lucas Inglese se concentre sur l'utilisation de Python dans le domaine de la finance et du trading. Le livre couvre plusieurs sujets avancés tels que le Machine Learning, le Deep Learning, l'analyse des séries temporelles et la gestion des risques. L'auteur commence par expliquer les bases de Python et comment l'utiliser pour analyser les données financières. Il passe ensuite à des sujets plus avancés, en présentant différentes techniques de Machine Learning et de Deep Learning utilisées dans la finance. L'auteur explique comment utiliser ces techniques pour prédire les mouvements du marché, détecter des modèles dans les données et générer des signaux de trading. Le livre offre également des conseils sur la gestion des risques, en expliquant comment calculer et gérer les risques associés aux transactions financières. L'auteur présente des outils avancés pour mesurer et réduire les risques, tels que la Value at Risk (VaR) et l'Expected Shortfall. Une partie importante du livre est consacrée à l'utilisation de Python dans le trading en temps réel sur la plateforme MetaTrader™ 5. L'auteur explique comment utiliser l'API de MetaTrader™ 5 pour connecter Python à la plateforme et envoyer des ordres de trading en temps réel. Il montre également comment analyser les données en temps réel et prendre des décisions de trading basées sur ces données. En résumé, "Python pour la Finance et le Trading algorithmique" est un livre avancé qui présente les techniques de Machine Learning et de Deep Learning utilisées dans la finance et le trading. Il offre également des conseils sur la gestion des risques et explique comment utiliser Python pour le trading en temps réel sur la plateforme MetaTrader™ 5.

"Crainging The Machine Learning Interview" is a book written by Nitin Suri. It is a comprehensive guide for individuals preparing for machine learning interviews. The book covers various topics such as data preprocessing, feature selection, model training, and evaluation. It also provides sample interview questions and solutions for better understanding. The book aims to assist readers in understanding and mastering the key concepts and techniques required for machine learning interviews.

"Apprendre Python: Un Cours Accéléré sur la Programmation Python et Comment Commencer à l’utiliser pour Coder. Apprenez les Bases de Machine Learning et de l'analyse de Données" de Parker, Damon est un livre qui propose un cours accéléré sur la programmation Python, en mettant l'accent sur la façon de commencer à coder avec Python. Le livre se concentre également sur l'apprentissage des bases du Machine Learning et de l'analyse de données en utilisant Python. Il couvre les concepts de base de la programmation Python, tels que les variables, les boucles, les fonctions, les listes et les dictionnaires. En plus de cela, le livre explore comment utiliser Python pour l'analyse de données en utilisant des bibliothèques telles que NumPy et Pandas. Il plonge également dans les bases du Machine Learning en utilisant des packages tels que Scikit-Learn. Ce livre est idéal pour les débutants en programmation Python qui souhaitent apprendre les bases du codage ainsi que les principes fondamentaux de l'analyse de données et du Machine Learning. Il fournit une introduction pratique et étape par étape à Python et offre des exemples de code clairs et concis pour illustrer chaque concept. Que vous soyez un étudiant, un ingénieur ou un professionnel cherchant à élargir vos compétences, "Apprendre Python: Un Cours Accéléré sur la Programmation Python et Comment Commencer à l’utiliser pour Coder. Apprenez les Bases de Machine Learning et de l'analyse de Données" vous aidera à maîtriser les bases de Python et à commencer à utiliser Python pour coder et analyser des données.

"Deep Learning with Python (English Edition)" by Francois Chollet is a comprehensive book that provides a practical introduction to deep learning using Python programming language. The book covers various deep learning techniques, including convolutional networks, recurrent networks, and reinforcement learning. Chollet, who is the creator of the popular deep learning framework Keras, guides readers through the fundamentals of deep learning and explains how to build and train deep neural networks. The book also explores advanced topics such as generative models, transfer learning, and domain adaptation. The book includes numerous code examples and real-world applications, making it accessible to both beginners and experienced practitioners. It provides a solid foundation in deep learning concepts and techniques, equipping readers with the knowledge and tools needed to apply deep learning to their own projects. Overall, "Deep Learning with Python (English Edition)" is a valuable resource for anyone who wants to learn and understand deep learning using Python.