Машинне навчання за допомогою Scikit-Learn v.3

Aurlien Gron

• Видавництво: Геліон
• Рік випуску: 2023
• Палітурка: буклет
• Формат: 235х165 мм
• Кількість сторінок: 776

Концепції, техніки та засоби створення інтелектуальних систем

Глибинні нейронні мережі мають неймовірний потенціал. Досягнення останніх років надали процесам глибокого навчання абсолютно нової якості. Зараз навіть програмісти, які не знайомі з цією технологією, можуть використовувати прості та надзвичайно ефективні інструменти, які дозволяють їм ефективно впроваджувати програми, які навчаються на даних.

Тут ви знайдете розумні, інтуїтивно зрозумілі пояснення, а також багато практичних порад!

Франсуа Шолле , творець інтерфейсу Keras

Це третє видання бестселера з машинного навчання. Книга адресована людям, які хочуть увійти у світ машинного навчання, маючи лише мінімальні навички програмування. Тут міститься мінімум теорії, а процес навчання полегшують численні приклади та вправи. Завдяки цьому ви отримаєте необхідні поняття та навчитеся використовувати готові продакшн-платформи Python: Scikit-Learn, Keras і TensorFlow. У цьому випуску демонструється різноманітність методів, від простої лінійної регресії до глибоких нейронних мереж. Ви швидко навчитеся створювати робочі інтелектуальні системи!

Книга містить, серед іншого:

• за допомогою Scikit-Learn із TensorFlow і Keras
• моделі: опорні векторні машини, дерева рішень, випадкові ліси та ансамблеві методи
• неконтрольоване навчання: зменшення розмірності, кластерний аналіз, виявлення аномалій
• нейронні мережі: згорткові мережі, рекурентні мережі, дифузійні моделі та трансформатори
• навчання та впровадження нейронних мереж

Це чудовий вступ до теоретичних і практичних міркувань щодо вирішення проблем за допомогою нейронних мереж!

Піт Ворден , мобільний керівник проекту Tensor Flow

Створюйте та навчайте сучасні нейронні мережі!

[Марка,9788383224237,7/4/2023 11:52:27]