Printr-o serie recentă de descoperiri, învățarea profundă a impulsionat întregul domeniu al învățării automate. Acum, chiar și programatorii care nu știu aproape nimic despre această tehnologie pot folosi instrumente simple și eficiente pentru a implementa programe capabile să învețe din date.. Această carte de succes folosește exemple concrete, teorie minimă și cadre Python pregătite pentru producție (Scikit-Learn, Keras și TensorFlow) pentru a vă ajuta să obțineți o înțelegere intuitivă a conceptelor și instrumentelor pentru construirea de sisteme inteligente.
Cu această a treia ediție actualizată, autorul Aurélien Géron explorează o gamă largă de tehnici, începând cu regresia liniară simplă și progresând către rețele neuronale profunde.. Numeroase exemple de cod și exerciții de-a lungul cărții vă ajută să aplicați ceea ce ați învățat. Experiența de programare este tot ce ai nevoie pentru a începe.
Utilizați Scikit-learn pentru a urmări un exemplu de proiect ML de la capăt la capăt
Explorați mai multe modele, inclusiv mașini de suport vector, arbori de decizie, păduri aleatorii și metode de ansamblu
Exploați tehnici de învățare nesupravegheată, cum ar fi reducerea dimensionalității, gruparea și detectarea anomaliilor
Scufundați-vă în arhitecturile rețelelor neuronale, inclusiv rețelele convoluționale, rețelele recurente, rețelele adverse generative, codificatoarele automate, modelele de difuzie și transformatoarele
Utilizați TensorFlow și Keras pentru a construi și a antrena rețele neuronale pentru viziune computerizată, procesare a limbajului natural, modele generative și învățare prin consolidare profundă
Despre autor:
Aurélien Géron este un consultant în Machine Learning. Fost angajat Google, a condus echipa de clasificare video a YouTube din 2013 până în 2016. A fost, de asemenea, fondator și CTO al Wifirst din 2002 până în 2012, un furnizor de servicii de internet wireless lider în Franța, și fondator și CTO al Polyconseil în 2001, o firmă de consultanță în telecomunicații.
Rambursare în caz de nelivrare
