Uczenie maszynowe
Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. Wydanie III
- Szczegóły
- Kategoria: Uczenie maszynowe
Pojęcia, techniki i narzędzia służące do tworzenia systemów inteligentnych
Głębokie sieci neuronowe mają niesamowity potencjał. Osiągnięcia ostatnich lat nadały procesom uczenia głębokiego zupełnie nową jakość. Obecnie nawet programiści niezaznajomieni z tą technologią mogą korzystać z prostych i niezwykle skutecznych narzędzi, pozwalających na sprawne implementowanie programów uczących się z danych.
Znajdziesz tu rozsądne, intuicyjne objaśnienia, a także mnóstwo praktycznych porad!
Francois Chollet,
twórca interfejsu Keras
To trzecie wydanie bestsellerowego przewodnika po uczeniu maszynowym. Książka jest adresowana do osób, które chcą wejść w świat uczenia maszynowego - przy czym wystarczą do tego minimalne umiejętności programistyczne. Zawarto tu minimum teorii, a proces nauki ułatwiają liczne przykłady i ćwiczenia. Dzięki temu przyswoisz niezbędne pojęcia i nauczysz się korzystać z gotowych platform produkcyjnych Pythona: Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. W tym wydaniu pokazano różnorodne techniki, od prostej regresji liniowej aż po głębokie sieci neuronowe. Szybko nauczysz się tworzyć działające systemy inteligentne!
W książce między innymi:
- korzystanie ze Scikit-Learn, z TensorFlow i Keras,
- modele: maszyny wektorów nośnych, drzewa decyzyjne, lasy losowe i metody zespołowe,
- uczenie nienadzorowane: redukcja wymiarowości, analiza skupień, wykrywanie anomalii,
- sieci neuronowe: sieci splotowe, rekurencyjne, modele dyfuzyjne i transformatory,
- trenowanie i implementacje sieci neuronowych.
To znakomite wprowadzenie do teoretycznych i praktycznych rozważań na temat rozwiązywania problemów za pomocą sieci neuronowych!
Pete Warden,
mobile lead projektu Tensor Flow
Twórz i trenuj nowoczesne sieci neuronowe!
Aurélien Géron - jest konsultantem do spraw uczenia maszynowego. Wcześniej pracował w korporacji Google, a w latach 2013 – 2016 kierował zespołem klasyfikowania filmów w firmie YouTube. B-ył również założycielem i dyrektorem do spraw technicznych (w latach 2002 – 2012) w firmie Wifirst - czołowym francuskim dostawcy bezprzewodowych usług internetowych; te same funkcje pełnił w 2001 roku w firmie Polyconseil - obecnie zarządza ona usługą udostępniania samochodów elektrycznych Autolib’.
- Spark. Rozproszone uczenie maszynowe na dużą skalę. Jak korzystać z MLlib, TensorFlow i PyTorch - [08 sierpień 2024]
- Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV - [05 czerwiec 2024]
- Wnioskowanie i związki przyczynowe w Pythonie. Nowoczesne uczenie maszynowe z wykorzystaniem bibliotek DoWhy, EconML, PyTorch i nie tylko - [28 maj 2024]
- Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. Wydanie II - [24 kwiecień 2024]
- Eksploracja danych za pomocą Excela. Metody uczenia maszynowego krok po kroku - [13 luty 2024]