UA
Орельєн Жеронімі: Прикладне машинне навчання за допомогою Scikit-Learn і TensorFlow
Виробник В асортименті представлені товари від різних виробників і торгових марок. | Вільямс |
Обкладинка | М'яка |
Автор | Орельєн Жеронімі |
Кількість сторінок | 688 |
ISBN | 978-617-7812-69-1 |
Жанр | програмування |
Опис товару
"Ця книга - чудове введення в теорію і практику вирішення завдань за допомогою нейронних мереж. Вона охоплює ключові моменти, необхідні для побудови ефективних програм, а також забезпечує достатню основу для розуміння результатів нових досліджень у міру їх появи. Я рекомендую цю книгу всім, хто зацікавлений в освоєнні практичного машинного навчання."
Піт Уорден, технічний керівник напрямку TensorFlow
Завдяки серії недавніх досягнень глибоке навчання значно посилило всю область машинного навчання. У наш час навіть програмісти, майже нічого не знають про цю технологію, можуть використовувати прості та ефективні інструменти для реалізації програм, які здатні навчатися на основі даних. У цьому практичному керівництві показано, що і як слід робити.
За рахунок застосування конкретних прикладів, мінімуму теорії і двох фреймворків Python виробничого рівня - Scikit-Learn і TensorFlow - автор книги Орельєн Жеронімі допоможе вам отримати інтуїтивне уявлення про концепції та інструменти, призначені для побудови інтелектуальних систем. Ви дізнаєтеся про ряд прийомів, почавши з простої лінійної регресії і поступово діставшись до глибоких нейронних мереж. З огляду на наявність в кожному розділі вправ, покликаних закріпити те, чого ви навчилися, для початку роботи потрібен лише досвід програмування.
Досліджуйте область машинного навчання, особливо нейронні мережі;
Використовуйте Scikit-Learn для відстеження проекту машинного навчання від початку до кінця;
Досліджуйте деякі навчальні моделі, включаючи методи опорних векторів, дерева прийняття рішень, випадкові ліси і ансамблеві методи;
Застосовуйте бібліотеку TensorFlow для побудови і навчання нейронних мереж;
Досліджуйте архітектури нейронних мереж, включаючи згорткові мережі, рекурентні мережі і глибоке навчання з підкріпленням;
Освойте прийоми для навчання і масштабування глибоких нейронних мереж;
Використовуйте практичні приклади коду, не опановуючи надмірно теорію машинного навчання або деталі алгоритмів.
Характеристики Орельєн Жеронімі: Прикладне машинне навчання за допомогою Scikit-Learn і TensorFlow
Виробник В асортименті представлені товари від різних виробників і торгових марок. | Вільямс |
Розстрочка Ми надаємо розстрочку на 4, 6, 8 і 15 місяців. Також можете придбати товар в кредит. У цьому пункті будуть відображатися моделі, доступні для оплати на умовах розстрочки або кредиту. | Кредит, 4 місяці, 6 місяців, 8 місяців, 15 місяців, 25 місяців, 20 місяців, 36 місяців |
Мова видання | Русский |
Мова оригіналу | англійська |
Рік видання | 2019 |
Вікове обмеження | 16+ |
Обкладинка | М'яка |
Тип паперу | офсетний |
ілюстрації | Чорно-білі |
Автор | Орельєн Жеронімі |
Перекладач | Ю. Артеменко |
Формат | 70x100/16 |
Розмір | 170 x 240 мм |
Кількість сторінок | 688 |
ISBN | 978-617-7812-69-1 |
Жанр | програмування |
Виробник залишає за собою право вносити зміни в комплектацію, технічне і програмне забезпечення товару без попереднього повідомлення. Магазин не несе відповідальність за зміни, внесені виробником. Ціна на товар до моменту фактичної передачі товару покупцеві може бути змінена продавцем в односторонньому порядку в залежності від показників, які обумовлюють ціну товару (в т.ч. собівартість товару, витрати продавця, зміна курсу валют по відношенню до гривні і т. д.).