Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow. Концепции, инструменты и техники для создания интеллектных систем | Applied Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow

Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow. Концепции, инструменты и техники для создания интеллектных систем

Жерон Орельен, 2020

Обзор

Глубокое обучение значительно продвинуло область машинного обучения. Современные инструменты позволяют программистам, даже без глубоких знаний в этой области, создавать программы, обучающиеся на данных. Это обновленное издание бестселлера предлагает интуитивное понимание концепций и инструментов для построения интеллектуальных систем, опираясь на практические примеры и готовые фреймворки Python.

Вы освоите широкий спектр методик, применимых на практике. Каждая глава содержит упражнения для закрепления материала. Для начала работы достаточно опыта программирования. Весь код доступен на GitHub и обновлен с учетом TensorFlow 2 и последней версии Scikit-Learn.

Кому подойдёт

• Программисты, желающие освоить машинное обучение.
• Специалисты, стремящиеся создавать интеллектуальные системы.
• Разработчики, интересующиеся применением Scikit-Learn, Keras и TensorFlow.

Ключевые особенности

• Язык: Русский
• Страниц: 1040
• Тип обложки: твердый переплёт
• ISBN: 9781492032649
• Издательство: Диалектика / Вильямс
• Год издания: 2020

Applied Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow

Aurélien Géron, 2020

Overview

Deep learning has significantly advanced the field of machine learning. Modern tools enable programmers, even without deep knowledge, to create data-learning programs. This updated edition of a bestseller offers an intuitive understanding of concepts and tools for building intelligent systems, relying on practical examples and ready-to-use Python frameworks.

You will master a wide range of techniques applicable in practice. Each chapter includes exercises to reinforce learning. Programming experience is sufficient to get started. All code is available on GitHub and updated for TensorFlow 2 and the latest Scikit-Learn version.

Who it's for

• Programmers looking to master machine learning.
• Specialists aiming to build intelligent systems.
• Developers interested in applying Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow.

Key features

• Language: Russian
• Pages: 1040
• Binding: Hardcover
• ISBN: 9781492032649
• Publisher: Dialectics / Williams
• Year: 2020