Книга «Прикладне машинне навчання за допомогою Scikit-Learn, Keras та TensorFlow 2»
Досить низки примітних досягнень, що відбулися відносно недавно, і книги Жерона «Прикладне машинне навчання», щоб розробники та програмісти, незалежно від рівня своїх знань, сміливо вдавалися до задіяння зрозумілого та продуктивного інструментарію
створення своїх програм.
Це вже друга версія бестселера від Орельєна Жерона, побудована на реальних прикладах, мінімальній кількості теоретичної інформації та кінцевих фреймворках Python, формуючи у читачів книги інтуїтивне розуміння методів, інструментарію та загальної концепції, спрямованих на подальшу роботу над реалізацією інтелектуальних систем.
Про автора – Орельєн Жерон
Інтереси у сфері машинного навчання Орельєна Жерона не закінчуються на роботі радником та інструктором, дійшовши до більш значних масштабів – написання власної книги «Прикладне машинне навчання за допомогою», котра нині котирується як популярне настільне видання для фахівців.
Раніше Орельєн представляв корпорацію Google, очолюючи команду класифікації відео YouTube. А ще раніше він заснував та керував технічним відділом у Wifirst – провідний інтернет-провайдер у Франції.
За справжнім Орельєном Жероном Ви можете стежити самостійно, адже він активний користувач соціальних мереж:
Книга «Прикладне машинне навчання» – зміст
Друге видання «Прикладного машинного навчання» – криниця широкого спектра методологічних знань, особливо завдяки присутності закріплювальних завдань у кожному з глав. До речі, зміст книги тематично поділяється на дві частини:
- База машинного навчання: знайомство, повний проект, поділ, методологія опорних векторів та інше;
- Глибоке навчання та нейронні мережі: базова інформація, процес навчання, комп’ютерний зір, робота з послідовністю та ін.
А що можна зробити за допомогою машинного навчання?
- проводити сегментацію клієнтів та вибрати оптимальну маркетингову стратегію по кожній групі;
- складати рекомендації для кожного клієнта, виходячи із запитів подібних осіб;
- виявляти шахрайські транзакції;
- формувати прогноз з доходу наступного року.
Що потрібно знати перед прочитанням книги Жерона?
Автор припускає, що Ви вже маєте деякий досвід програмування мовою Python, а також знайомі з головними бібліотеками для наукових розрахунків, у тому числі NumPy, pandas та Matplotlib. Бажаним буде й розуміння математики лише на рівні коледжу.
