- Главная
- РАЗНОЕРелигия. Мифология. ТайныНаукаСамые красивые места мираЗнаки. Символы. ГербыЗдоровьеОтношения полов. Эротика. СексКниги National GeographicГеография. Геология. ЭтнографияГорода, страны, континентыЮридическая литератураАстрономияПолитика. Государственное устройствоСловари. Справочники. ЭнциклопедииПрирода. ЖивотныеУвлеченияПутеводителиВеликие путешествияРукоделиеКомпьютерные технологииКалендари, плакатыВсякоеСкретч-карты TRAVEL MAPСкретч-постерыУценка
- Компьютерные технологии
- 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
Самовывоз в Киеве - бесплатно
Курьер по Киеву - 75 грн.
Укрпочта - 45 грн.
Meest - 60 грн.
*Бесплатно от 750 грн.ОплатаКартой Visa/Mastercard (+єПідтримка)
Пополнение карты
Наложенный платеж
Наличные
Безналичный расчетєПідтримкаЭтот товар можно оплатить картой єПідтримка
- Обзор
- Характеристики
- Отзывы0
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 сверточные 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
"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
Автор | Жерон Орельен |
Издательство | Диалектика |
Год | 2019 |
Страниц | 688 |
Формат, см | 17х24 |
Переплет | твердый |
Бумага | обычная |
В цвете | ч/б и цветные иллюстрации |
Язык | русский |
ISBN | 978-5-9500296-2-2 |
Вес | 1.22 кг |