Рашка С., Мирджалили В. Python и машинное обучение: машинное и глубокое обучение с использованием Python, scikit-learn и TensorFlow 2, 3-е издание

Цена120,00 ₽
Получить книггу ПОДПИШИТЕСЬ НА КАНАЛ
НАПИШИТЕ ДЛЯ ПОЛУЧЕНИЯ КНИГИ

Третье издание книги обновлено с целью учета версии библиотеки TensorFlow 2 и последних добавлений в scikit-learn. Оно расширено для охвата двух самых современных методик машинного обучения: обучения с подкреплением и порождающих состязательных сетей.

Эта книга — ваш попутчик в машинном обучении с применением Python, будь вы разработчиком приложений на языке Python, не знакомым с машинным обучением, или разработчиком, желающим углубить свои знания в современных областях.

Основные темы книги
Фреймворки, модели и методики, которые позволяют машинам "учиться" на основе данных
Использование scikit-learn для машинного обучения и TensorFlow для глубокого обучения
Применение машинного обучения для классификации изображений, смыслового анализа, создания интеллектуальных веб-приложений и многого другого
Построение и обучение нейронных сетей, порождающих состязательных сетей и других моделей
Реализация веб-приложений с искусственным интеллектом
Выполнение очистки и подготовки данных для машинного обучения
Классификация изображений с использованием глубоких сверточных нейронных сетей
Рекомендуемые приемы для оценки и настройки моделей
Прогнозирование непрерывных целевых результатов с использованием регрессионного анализа
Обнаружение скрытых шаблонов и структуры в данных с помощью кластеризации
Углубление в текстовые данные и данные социальных сетей с применением смыслового анализа

Прикладное машинное обучение с прочным теоретическим фундаментом.

Новое издание пересмотрено и расширено с целью охвата TensorFlow 2, порождающих состязательных сетей (GAN) и обучения с подкреплением.

Книга является всеобъемлющим руководством по машинному и глубокому обучению с использованием языка Python. Она служит как пошаговым учебным пособием, так и справочником, к которому вы постоянно будете возвращаться в ходе построения систем машинного обучения.