Машинное обучение с использованием Scikit-learn и Tensor
- Время доставки: 7-10 дней
- Состояние товара: новый
- Доступное количество: 2
Приобретая «Машинное обучение с использованием Scikit-learn и Tensor» данный товар из каталога «Программирование» вы можете быть уверены, что после оформления заказа, доставки в Украину, вы получите именно то, что заказывали, в оговоренные сроки и европейского качества.
машинное обучение с использованием Scikit-learn и tensorflow. Издание II
aurélien géron
В 2006 году мир науки был очарован глубокими нейронными сетями. Вопреки предыдущим убеждениям, оказалось, что их учение было возможно. Эта техника называлась глубоким обучением. Это требовало обеспечения огромной вычислительной мощности и мощных объемов данных, но потенциал обученных глубоких сетей был удивительным. В следующие годы принесли пышную разработку этой технологии во многих областях, что позволило создать различные передовые продукты. Работа над новыми приложениями Deep Networks продолжается. Кажется, все указывает на то, что они скоро доминируют в большинстве областей нашей жизни. Минимальные навыки программирования достаточно, чтобы научиться создавать и обучать глубокую нейронную сеть. Минимум теории содержался здесь, и процессу обучения облегчается многочисленными примерами и упражнениями. Были использованы готовые решения, и были представлены правила работы со специализированными инструментами, в том числе Tensorflow 2, последнюю часть модуля. В результате вы будете незаметно, необходимый ресурс концепций и инструментов для создания интеллектуальных систем. Вы выучите различные методы и начнете использовать их самостоятельно. После прочтения вы будете свободно использовать новейшие технологии искусственного интеллекта! Служба
tensorflow 2: источник магии Advanced Technologies! Консультант по машинному обучению. Ранее он работал в корпорации Google, и в 2013 - 2016 годах он управлял командой классификации фильмов на YouTube. Он также был основателем и директором по техническим вопросам (в 2002–2012 годах) в Wifirst - ведущем французском поставщике беспроводных интернет -услуг; Он выполнил те же функции в Polyconseil в 2001 году - в настоящее время он управляет обслуживанием электромобилей Autolib. Массовое обучение ландшафт 27
- Что такое машинное обучение? 28
- Зачем использовать машинное обучение? 28
- Sample applications 31
- Types of machine learning systems 33
Supervised learning and non -subordinate teaching 34
Input learning and incremental learning 40
teaching from examples and learning from model 43
-
- Main problems of machine learning 48
50
Неспрежирующие данные обучения. Гиперпараметры и выбор 55 модели
Несомпредитость данных 56
- Упражнения 57
- Main problems of machine learning 48
2. Наш первый проект машинного обучения 59
- Работа с реальными данными 59
- Проанализируйте общий проект 61
Укажите область действия проблемы 61
Выберите запись производительности 63
Проверьте допущения 65
66Загрузить данные 68
Взгляните на структуру данных 70
Создать тестовый набор 74