Себастьян Рашка, Вахід Мірджалілі: Python і машинне навчання (3-е видання)

Книга є всеосяжним керівництвом по машинному і глибокому навчання з використанням мови Python. Вона служить як покроковим навчальним посібником, так і довідником, до якого ви постійно будете повертатися в ході побудови систем машинного навчання.

Книга наповнена чіткими поясненнями, візуальними уявленнями, які працюють прикладами і детально розкриває всі важливі методики машинного навчання. У той час як деякі книги вчать вас слідувати інструкціям, Рашка і Мірджалілі викладають принципи, що лежать в основі машинного навчання, що дозволить вам самостійно будувати моделі і додатки.

Третє видання книги оновлено з метою врахування версії бібліотеки TensorFlow 2 і останніх додавань в scikit-learn. Воно розширено для охоплення двох найсучасніших методик машинного навчання: навчання з підкріпленням і породжують змагальних мереж.

Ця книга - ваш попутник в машинному навчанні із застосуванням Python, будь ви розробником додатків на мові Python, які знайомі з машинним навчанням, або розробником, бажаючим поглибити свої знання в сучасних областях.

Основні теми книги

• Фреймворки, моделі і методики, які дозволяють машинам "вчитися" на основі даних

• Використання scikit-learn для машинного навчання і TensorFlow для глибокого навчання

• Застосування машинного навчання для класифікації зображень, смислового аналізу, створення інтелектуальних веб-додатків і багато чого іншого

• Побудова та навчання нейронних мереж, що породжують змагальних мереж та інших моделей

• Реалізація веб-додатків з штучним інтелектом

• Виконання очищення і підготовки даних для машинного навчання

• Класифікація зображень з використанням глибоких згортальних нейронних мереж

• Рекомендовані прийоми для оцінки та налаштування моделей

• Прогнозування безперервних цільових результатів з використанням регресійного аналізу

• Виявлення прихованих шаблонів і структури в даних за допомогою кластеризації

• Поглиблення в текстові дані і дані соціальних мереж із застосуванням смислового аналізу

Прикладне машинне навчання з міцним теоретичним фундаментом.

Нове видання переглянуте і розширено з метою охоплення TensorFlow 2, що породжують змагальних мереж (GAN) і навчання з підкріпленням. Книга є всеосяжним керівництвом по машинному і глибокому навчання з використанням мови Python. Вона служить як покроковим навчальним посібником, так і довідником, до якого ви постійно будете повертатися в ході побудови систем машинного навчання.

Книга наповнена чіткими поясненнями, візуальними уявленнями і працюють прикладами, детально розкриваючи всі важливі методики машинного навчання. У той час як деякі книги вчать вас слідувати інструкціям, Рашка і Мірджалілі викладають принципи, що лежать в основі машинного навчання, що дозволить вам самостійно будувати моделі і додатки.

Оновлене з урахуванням бібліотеки TensorFlow 2.0 третє видання пропонує читачам ознайомитися з її новими засобами API-інтерфейсу Keras, а також з останніми доповненнями в scikit-learn. Воно розширено для охоплення найсучасніших методик навчання з підкріпленням, заснованих на глибокому навчанні, і введення в породжують змагальні мережі. Нарешті, в книзі також проводиться дослідження подобласти обробки природної мови (NLP), званої смисловим аналізом, що допоможе вам використовувати алгоритми машинного навчання для класифікації документів.