О магазине Контакты Оплата и доставка Как заказать? Помощь
Загрузка...

Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow. Концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем — Орельен Жерон

Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow. Концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем — Орельен Жерон

Арт.: 4674739

Автор:   Орельен Жерон
Переводчик:    Ю. Артеменко
Издательство:    Вильямс
Серия:    O\'Reilly
Год:    2018
ISBN:    978-5-9500296-2-2
978-1-491-96229-9
Переплет:    Твердый
Страниц:    688
Формат:    170x240 мм (средний формат)

900
00
грн.
  



 В "Желаемое"  

Отгрузка: 26.09.2018
Контакты
• 044-499-0-979, 063-233-0-299
• 096-766-0-311, 050-413-64-94
Подробнее →

Доставка
• Курьером по Киеву: 40 грн.
• Курьером по Украине: от 40 грн.
• Новая почта до склада: от 30 грн.
• Укрпочта: от 11 грн.
Подробнее →

Оплата
• Расчет при получении
• Предоплата
Подробнее →

Описание

"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

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

Отзывы

|
Получайте бонусы за отзывы! 

Написать отзыв

Введите символы (цифры и латинские буквы), которые Вы видите на рисунке (это защита от спам-роботов):



Задать вопрос

Введите символы (цифры и латинские буквы), которые Вы видите на рисунке (это защита от спам-роботов):



 

Новости


Все категории