Орельен Жерон

Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow: концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем

бумажная книга
35.75 USD
Внимание! Книгу продаёт:
Николай Викторович
Связаться с продавцом
Условия продажи: оплата и доставка по договоренности

Технические характеристики
Издательство:
Диалектика
Серия:
Несерийные
Дата выхода:
декабрь 2018
ISBN:
978-5-9500296-2-2
Объём:
688 страниц
Масса:
1215 г
Размеры (В × Ш × Т):
24 × 17 см
Обложка:
твёрдая
Переводное издание:
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques for Building Intelligent Systems
Язык оригинала:
английский

"Эта книга - замечательное введение в теорию и практику решения задач с помощью нейронных сетей. Она охватывает ключевые моменты, необходимые для построения эффективных приложений, а также обеспечивает достаточную основу для понимания результатов новых исследований по мере их появления. Я рекомендую эту книгу всем, кто заинтересован в освоении практического машинного обучения".

- Пит Уорден, технический руководитель направления TensorFlow

 

Благодаря серии недавних достижений глубокое обучение значительно усилило всю область машинного обучения. В наше время даже программисты, почти ничего не знающие об этой технологии, могут использовать простые и эффективные инструменты для реализации программ, которые способны обучаться на основе данных.

В настоящем практическом руководстве показано, что и как следует делать.

 

За счет применения конкретных примеров, минимума теории и двух фреймворков Python производственного уровня - Scikit-Learn и TensorFlow - автор книги Орельен Жерон поможет вам получить интуитивное представление о концепциях и инструментах, предназначенных для построения интеллектуальных систем.

Вы узнаете о ряде приемов, начав с простой линейной регрессии и постепенно добравшись до глубоких нейронных сетей. Учитывая наличие в каждой главе упражнений, призванных закрепить то, чему вы научились, для начала работы нужен лишь опыт программирования.

Исследуйте область машинного обучения, особенно нейронные сети Используйте Scikit-Learn для отслеживания проекта машинного обучения от начала до конца Исследуйте некоторые обучающие модели, включая методы опорных векторов, деревья принятия решений, случайные леса и ансамблевые методы Применяйте библиотеку TensorFlow для построения и обучения нейронных сетей Исследуйте архитектуры нейронных сетей, включая сверточные сети, рекуррентные сети и глубокое обучение с подкреплением Освойте приемы для обучения и масштабирования глубоких нейронных сетей Используйте практические примеры кода, не овладевая чрезмерно теорией машинного обучения или деталями алгоритмов



Полная версия

Мы принимаем
Подробнее об оплате

1996-2025 © OTALEX