Python и машинное обучение Машинное и глубокое обучение с использованием Python scikit-learn и TensorFlow (Себастьян Рашка, Вахид Мирджалили) ; Диалектика, 2019
Автор(ы): Рашка С.; Мирджалили В.;
Издатель: Диалектика
ISBN: 978-5-907114-52-4
ID: SKU349800
Добавлено: 17.08.2021
Цены
Магазин | Цена | Наличие |
---|---|---|
Лабиринт 5/5 | ||
Читай-город 5/5 | ||
МАЙШОП 5/5 | Один из первых книжных интернет-магазинов, работающий с 2002 года | |
Описание
Машинное обучение поглощает мир программного обеспечения. Освойте и работайте с передовыми технологиями машинного обучения, нейронных сетей и глубокого обучения с помощью 2-го издания бестселлера Себастьяна Рашки.
.Будучи основательно обновленной с учетом самых последних технологий с открытым кодом, включая такие библиотеки, как scikit-learn, Keras и TensorFlow, эта книга предлагает практические знания и приемы, которые необходимы для создания эффективных приложений машинного и глубокого обучения на языке Python. Обладающие уникальной проницательностью и знанием дела авторы книги, Себастьян Рашка и Вахид Мирджалили, ознакомят вас с алгоритмами машинного обучения и глубокого обучения и постепенно подведут к сложным темам в анализе данных. В книге предлагается сочетание теоретических принципов машинного обучения с практическим подходом к написанию кода для полного понимания теории машинного обучения и реализация с помощью Python.
.Основные темы книги
.Освойте основные фреймворки в науке о данных, машинном обучении и глубоком обучении
.Задайте новые вопросы своим данным через модели машинного обучения и нейронные сети
.Используйте всю мощь самых последних библиотек Python с открытым кодом для машинного обучения
.Научитесь строить реализации глубоких нейронных сетей с применением библиотеки TensorFlow
.Встраивайте модели машинного обучения в доступные веб-приложения
.Прогнозируйте непрерывные целевые результаты с применением регрессионного анализа
.Раскройте скрытые шаблоны и структуры в данных с помощью кластеризации
.Анализируйте изображения с использованием приемов глубокого обучения
.Углубитесь в текстовые данные и данные из социальных сетей с применением смыслового анализа
.Если вы читали 1-е издание книги, то вам доставит удовольствие найти новый баланс классических идей и современных знаний в машинном обучении.
.Каждая глава была серьезно обновлена, и появились новые главы по ключевым технологиям. У вас будет возможность изучить и поработать с TensorFlow более вдумчиво, нежели ранее, а также получить важнейший охват библиотеки для нейронных сетей Keras наряду с самыми свежими обновлениями библиотеки scikit-learn.
.Будучи основательно обновленной с учетом самых последних технологий с открытым кодом, включая такие библиотеки, как scikit-learn, Keras и TensorFlow, эта книга предлагает практические знания и приемы, которые необходимы для создания эффективных приложений машинного и глубокого обучения на языке Python. Обладающие уникальной проницательностью и знанием дела авторы книги, Себастьян Рашка и Вахид Мирджалили, ознакомят вас с алгоритмами машинного обучения и глубокого обучения и постепенно подведут к сложным темам в анализе данных. В книге предлагается сочетание теоретических принципов машинного обучения с практическим подходом к написанию кода для полного понимания теории машинного обучения и реализация с помощью Python.
.Основные темы книги
.Освойте основные фреймворки в науке о данных, машинном обучении и глубоком обучении
.Задайте новые вопросы своим данным через модели машинного обучения и нейронные сети
.Используйте всю мощь самых последних библиотек Python с открытым кодом для машинного обучения
.Научитесь строить реализации глубоких нейронных сетей с применением библиотеки TensorFlow
.Встраивайте модели машинного обучения в доступные веб-приложения
.Прогнозируйте непрерывные целевые результаты с применением регрессионного анализа
.Раскройте скрытые шаблоны и структуры в данных с помощью кластеризации
.Анализируйте изображения с использованием приемов глубокого обучения
.Углубитесь в текстовые данные и данные из социальных сетей с применением смыслового анализа
.Если вы читали 1-е издание книги, то вам доставит удовольствие найти новый баланс классических идей и современных знаний в машинном обучении.
.Каждая глава была серьезно обновлена, и появились новые главы по ключевым технологиям. У вас будет возможность изучить и поработать с TensorFlow более вдумчиво, нежели ранее, а также получить важнейший охват библиотеки для нейронных сетей Keras наряду с самыми свежими обновлениями библиотеки scikit-learn.
Смотри также Характеристики.
Яндекс.Маркет
О книге
Автор(ы) | Себастьян Рашка, Вахид Мирджалили |
Переплет | Твердая глянцевая |
Издатель | Диалектика |
Год издания | 2019 |
Кол-во страниц | 656 |
ISBN | 978-5-907114-52-4 |
Возрастные ограничения | 12 |
1 ms.
Книги где авторы: Себастьян Рашка, Вахид Мирджалили
Технические науки - издательство "Диалектика"
Категория 3457 р. - 5186 р.
Прочие издания - издательство "Диалектика" »
0 ms.
Технические науки
Категория 3457 р. - 5186 р.