Категории

Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow

  • Автор: Жерон Орельен

  • Переплет: твердый
  • Страниц: 688
  • Формат: 24x17x3.6 см
  • Вес: 1226 г
  • ISBN: 978-5-9500296-2-2
  • Иллюстрации: цветные иллюстрации
  • Год издания: 2018
  • Язык издания: русский

34276608

Наличие: Этого товара нет в наличии

2 418 Kč

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.