Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow: концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем

Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow: концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем

Цена: 1400 грн.

Автор: Орельен Жерон

Издательство: Диалектика

Язык: русский

Кол-во страниц: 688

Формат: 70×100/16

Нет в наличии

Артикул: 978-5-9500296-2-2 Категория: Product ID: 6583

Описание

Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow: концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем.

«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 сверхточные 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

 

Об авторе

Орельен Жерон — консультант по машинному обучению.

Бывший работник компании Google, он руководил командой классификации видеороликов YouTube с 2013 по 2016 год. С 2002 по 2012 год он также был основателем и руководителем технического отдела в компании Wifirst, ведущего поставщика услуг беспроводного доступа к Интернету во Франции, а в 2001 году — основателем и руководителем технического отдела в фирме Polyconseil, которая сейчас управляет сервисом совместного пользования электромобилями Autolib’.

Детали

Название

Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow: концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем

Автор

Издательство

Диалектика

Язык

русский

Количество страниц

688

Иллюстрации

Нет иллюстраций

Формат, мм

70×100/16

Бумага

офсетная

ISBN

978-5-9500296-2-2

Штрихкод

9785950029622

Переплёт

Твердый

Отзывы

Отзывов пока нет.

Будьте первым, кто оставил отзыв на “Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow: концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем”

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *