Penser en algorithmes
Medias
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Penser en algorithmes
Si vous êtes du genre à ne jamais savoir prendre une décision, ce livre est fait pour vous. Aussi original qu’instructif, il nous éclaire au passage sur notre propre fonctionnement cognitif.
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Authors reveal ‘Algorithms to Live By’
In their new book, academics Brian Christian and Tom Griffiths explain how human decisions mirror computers.
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Theory reveals the perfect age to get married - and it may be younger than you think
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A mathematical theory says the perfect age to get married is 26 — here's why
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How Should You Organize Your Closet? Exactly Like a Computer Organizes Its Memory
Step aside, Martha Stewart: It's time to get your closet and piles of paper organized! Computer science can help.
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The authors posit that principles of computer science might help us solve our human problems. Beyond giving insight into algorithms themselves, the book shows how these principles can be applied both to practical matters like how to organize your inbox, and to deeper human challenges, like how to connect with others.
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Math theory reveals the best age to get married
A new math theory has suggested that people should get married at the age of 26 as it is the best time for them to make a life partner.
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Algorithms to Live By: what computer science teaches us about everyday decisions
Brian Christian and Tom Griffiths' Algorithms to Live By: The Computer Science of Human Decisions is pitched as a combination of personal advice and business book grounded in the lessons of computer science, but it's better than that: while much of the computer science they explain is useful in personal and management contexts, the book is also a beautifully accessible primer on algorithms and computer science themselves, and a kind of philosophical treatise on what the authors call "computational kindness" and "computational stoicism."
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Why thinking like a computer scientist can help with big decisions
Computing algorithms could help combat the messy compromises of real life, says Oliver Burkeman
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Penser en algorithmes, ou les leçons de l’informatique pour se faciliter le quotidien
Et si on tirait parti des grands principes algorithmiques pour améliorer nos prises de décisions quotidiennes plutôt que de s’interroger sur les effets nocifs du numérique? C’est l’étonnant contre-pied adopté par Brian Christian et Tom Griffiths, auteurs de «Penser en algorithme» (Algorithms to live by), un best-seller qui a remporté, outre-Atlantique, le prix du livre de l’année de la MIT Technology Review. Il est désormais édité, pour sa première traduction francophone, par les Presses polytechniques et universitaires romandes.
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Comment de simples stratégies inspirées de l’informatique peuvent transformer votre vie
Présentation
Que faut-il faire, ou ne pas faire, au quotidien et au cours de notre vie? Quel degré de désorganisation pouvons-nous accepter? Quelle part de nouveauté et de familier doit comporter une existence épanouie? Si ces préoccupations peuvent sembler exclusivement humaines, elles ne le sont pas. Tout comme nous, les ordinateurs sont confrontés à des limites de temps et d’espace. Les informaticiens se sont emparés de ces questions depuis longtemps; les solutions qu’ils ont trouvées ont beaucoup à nous apprendre. Dans ce best-seller unanimement salué par la critique, Brian Christian et Tom Griffiths montrent comment les algorithmes développés pour les ordinateurs apportent des réponses optimales aux interrogations humaines: comment améliorer son intuition, quand laisser faire le hasard, comment faire face à des choix importants et comment mieux communiquer avec les autres. De la recherche d’un conjoint à celle d’une place de parking, de l’organisation de sa boîte e-mail à la gestion de son temps, Penser en algorithmes transforme la logique informatique en autant de stratégies pour la vie de tous les jours.
Sommaire
- Préface
- Introduction
- 1 Arrêt optimal
- 2 Explorer/exploiter
- 3 Trier, faire de l’ordre
- 4 Mettre en cache
- 5 Ordonnancement
- 6 La règle du pasteur Bayes
- 7 Le surapprentissage
- 8 Techniques de relaxation
- 9 L’aléatoire
- 10 Les réseaux
- 11 Théorie des jeux
- Conclusion
- Notes
- Bibliographie
- Remerciements
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Informations
Editeur : Quanto
Collection : Quanto
Publication : 3 janvier 2019
Edition : 1ère édition
Support(s) : Livre papier, eBook [ePub]
Nombre de pages Livre papier : 464
Nombre de pages eBook [ePub] : 464
Format (en mm) Livre papier : 160 x 240
Taille(s) : 2,87 Mo (ePub)
Poids (en grammes) : 750
Langue(s) : Français
EAN13 Livre papier : 9782889152551
EAN13 eBook [ePub] : 9782889145690
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