Некто из сумрака
Джедай
- 3 Апр 2018
- 2.272
- 29.178
Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow. Концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем
Орельен Жерон
"Эта книга - замечательное введение в теорию и практику решения задач с помощью нейронных сетей. Она охватывает ключевые моменты, необходимые для построения эффективных приложений, а также обеспечивает достаточную основу для понимания результатов новых исследований по мере их появления. Я рекомендую эту книгу всем, кто заинтересован в освоении практического машинного обучения."
- Пит Уорден, технический руководитель направления TensorFlow
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 счет 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 приемов, 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 начала 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 сверточные сети, рекуррентные сети и глубокое обучение с подкреплением
Освойте приемы для обучения и масштабирования глубоких нейронных сетей
Используйте практические примеры кода, не овладевая чрезмерно теорией машинного обучения или деталями алгоритмов.
Продажа:
Скачать:
Орельен Жерон
"Эта книга - замечательное введение в теорию и практику решения задач с помощью нейронных сетей. Она охватывает ключевые моменты, необходимые для построения эффективных приложений, а также обеспечивает достаточную основу для понимания результатов новых исследований по мере их появления. Я рекомендую эту книгу всем, кто заинтересован в освоении практического машинного обучения."
- Пит Уорден, технический руководитель направления TensorFlow
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 счет 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 приемов, 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 начала 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 сверточные сети, рекуррентные сети и глубокое обучение с подкреплением
Освойте приемы для обучения и масштабирования глубоких нейронных сетей
Используйте практические примеры кода, не овладевая чрезмерно теорией машинного обучения или деталями алгоритмов.
Продажа:
У вас нет прав на просмотр ссылок, пожалуйста: Вход или Регистрация
Скачать:
Для просмотра скрытого контента необходимо Войти или Зарегистрироваться.
