Прикладне машинне навчання з допомогою Scikit-Learn і TensorFlow: концепції, інструменти та техніки для створення інтелектуальних систем 76958
-
ISBN978-617-7812-69-1
-
Видавництво
-
Автор
-
Серія
-
Рік2018
-
МоваРосійська
-
ІлюстраціїЧорно-білі
Все про “Прикладне машинне навчання з допомогою Scikit-Learn і TensorFlow: концепції, інструменти та техніки для створення інтелектуальних систем”
Від видавця
"Ця книга — чудове введення в теорію та практику вирішення завдань з допомогою нейронних мереж. Вона охоплює ключові моменти, необхідні для побудови ефективних програм, а також забезпечує достатню основу для розуміння результатів нових досліджень по мірі їх появи. Я рекомендую цю книгу всім, хто зацікавлений в освоєнні практичного машинного навчання."
— Піт Уорден, технічний керівник напрямку TensorFlow
Завдяки серії недавніх досягнень глибоке навчання значно посилило всю область машинного навчання. У наш час навіть програмісти, майже нічого не знають про цю технологію, можуть використовувати прості й ефективні інструменти для реалізації програм, які здатні навчатися на основі даних. У даному практичному посібнику показано, що і як слід робити.
За рахунок застосування конкретних прикладів, мінімуму теорії і двох фреймворків Python виробничого рівня — Scikit-Learn та TensorFlow — автор книги Орельєн Жерон допоможе вам отримати інтуїтивне уявлення про концепції та інструменти, призначених для побудови інтелектуальних систем. Ви дізнаєтеся про ряд прийомів, почавши з простої лінійної регресії і поступово діставшись до глибоких нейронних мереж. Враховуючи наявність в кожній главі вправ, покликаних закріпити те, чого ви навчилися, для початку роботи потрібен лише досвід програмування.
- Дослідіть область машинного навчання, особливо нейронні мережі
- Використовуйте Scikit-Learn для відстеження проекту машинного навчання від початку до кінця
- Дослідіть деякі навчальні моделі, включаючи методи опорних векторів, дерева прийняття рішень, випадкові лісу та ансамблеві методи
- Застосовуйте бібліотеку TensorFlow для побудови і навчання нейронних мереж
- Дослідіть архітектури нейронних мереж, включаючи згорткові мережі, рекурентні мережі і глибоке навчання з підкріпленням
- Освойте прийоми для навчання і масштабування глибоких нейронних мереж
- Використовуйте практичні приклади коду, не опановуючи надмірно теорією машинного навчання або деталями алгоритмів
Про автора
Орельєн Жерон — консультант з машинного навчання.
Колишній працівник компанії Google, він керував командою класифікації відеороликів YouTube з 2013 по 2016 рік. З 2002 по 2012 рік він також був засновником і керівником технічного відділу в компанії Wifirst, провідного постачальника послуг бездротового доступу до Інтернету у Франції, а у 2001 році — засновником і керівником технічного відділу у фірмі Polyconseil, яка зараз керує сервісом спільного користування електромобілями Autolib'.
Анотація
Всі характеристики
- Видавництво
- Автор
- Перекладач
- Серія
- Категорія
- Рік2018
- Сторінок688
- Формат145х215 мм
- ОбкладинкаМ'яка
- ОформленняЛакування
- Тип паперуОфсетний
- МоваРосійська
- ІлюстраціїЧорно-білі
- Оригінальна назваHands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques for Building Intelligent Systems
Товар входить до категорії
-
Самовивіз з відділень поштових операторів від
45 ₴ -80 ₴ -
Доставка поштовими сервісами - тарифи перевізника
Рецензії