Орельен Жерон - Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow
2-е изданиеНазвание: | Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow | |
Автор: | Орельен Жерон | |
Жанр: | Искусственный интеллект | |
Изадано в серии: | Бестселлеры o’reilly | |
Издательство: | Диалектика | |
Год издания: | 2020 | |
ISBN: | 9785907203334 | |
Отзывы: | Комментировать | |
Рейтинг: | ||
Поделись книгой с друзьями! Помощь сайту: донат на оплату сервера |
Краткое содержание книги "Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow"
Благодаря серии выдающихся 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 данных. Новое издание книги-бестселлера, опирающееся на конкретные примеры, минимум теории и готовые фреймворки Python производственного уровня, поможет вам получить интуитивное представление о концепциях и инструментах, предназначенных для построения интеллектуальных систем. Вы освоите широкий спектр методик, которые можно быстро задействовать на практике. Учитывая наличие в каждой главе упражнений, призванных закрепить то, чему вы научились, для начала работы нужен лишь опыт программирования. Весь код доступен на GitHub. Он был обновлен с учетом TensorFlow 2 и последней версии Scikit-Learn. ■ Изучите основы машинного обучения на сквозном проекте с применением Scikit-Learn и pandas ■ Постройте и обучите нейронные сети с многочисленными архитектурами для классификации и регрессии, используя TensorFlow 2 ■ Ознакомьтесь с выявлением объектов, семантической сегментацией, механизмами внимания, языковыми моделями, порождающими состязательными сетями и многим другим ■ Исследуйте Keras API — официальный высокоуровневый API-интерфейс для TensorFlow 2 ■ Запускайте в производство модели TensorFlow с применением Data API из TensorFlow, стратегий распределения, TF Transform и TF Serving ■ Развертывайте модели на платформе Al Platform инфраструктуры Google Cloud или на мобильных устройствах ■ Используйте методики обучения без учителя, такие как понижение размерности, кластеризация и обнаружение аномалий ■ Создавайте автономные обучающиеся агенты с помощью обучения с подкреплением, в том числе с применением библиотеки TF-Agents
Читаем онлайн "Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow". [Страница - 105]
--">
Книги схожие с «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow» по жанру, серии, автору или названию:
Антонио Джулли, Суджит Пал - Библиотека Keras - инструмент глубокого обучения. Реализация нейронных сетей с помощью библиотек... Жанр: Искусственный интеллект Год издания: 2018 |
Грант Бейлевельд, Джон Крон, Аглаэ Бассенс - Глубокое обучение в картинках. Визуальный гид по искусственному интеллекту Жанр: Искусственный интеллект Год издания: 2020 Серия: Библиотека программиста |
Фил Уиндер - Обучение с подкреплением для реальных задач Жанр: Искусственный интеллект Год издания: 2023 Серия: Бестселлеры o’reilly |
Сет Вейдман - Глубокое обучение: легкая разработка проектов на Python Жанр: Python Год издания: 2021 Серия: Бестселлеры o’reilly |
Другие книги из серии «Бестселлеры o’reilly»:
Эндрю Хоффман - Безопасность веб-приложений Жанр: Интернет Год издания: 2021 Серия: Бестселлеры o’reilly |
Орельен Жерон - Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow Жанр: Искусственный интеллект Год издания: 2020 Серия: Бестселлеры o’reilly |
Арнольд Роббинс - Bash. Карманный справочник системного администратора Жанр: Linux Год издания: 2017 Серия: Бестселлеры o’reilly |
Питер Макинтайр, Кевин Татро - Создаем динамические веб-сайты на PHP Жанр: PHP Год издания: 2021 Серия: Бестселлеры o’reilly |