Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow - PDF

Скачать полную версию книги "Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow - PDF"

Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow - Жерон Орельен
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 счёт  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 примеров, 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 начало 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 сверхточные сети, рекуррентные сети и глубокое обучение с подкреплением
- Освойте приёмы для обучения и масштабирования глубоких нейронных сетей
- Используйте практические примеры кода, не овладевая чрезмерно теорией машинного обучения или деталями алгоритмов


176
Просмотры
0
Лайкнули

Лицензии:

  • CC BY-NC-SA 3.0 PH
  • Ссылка автора не требуется

Поделиться в сетях

Информация о книге:

Комментарии (0) Добавить

Кликните на изображение чтобы обновить код, если он неразборчив
Комментариев пока нет. Ваш комментарий будет первым!