Atelierul de învățare automată - ediția a doua: Pregătiți-vă să vă dezvoltați proprii algoritmi de învățare automată de înaltă performanță cu scikit-learn

Recenzii ale cititorilor

Cartea este foarte apreciată ca o introducere accesibilă în învățarea automată folosind Python, în special biblioteca scikit-learn. Oferă o abordare practică, concentrându-se pe aplicare și experiență practică, mai degrabă decât pe cunoștințe teoretice profunde, ceea ce o face ideală pentru începători.

Bine scris și ușor de urmărit, abordare practică cu un accent puternic pe utilizarea scikit-learn, acoperă diverși algoritmi populari de învățare automată, include practică și exemple din lumea reală, bun pentru începători care doresc o înțelegere de bază și o introducere rapidă în învățarea automată.

Lipsește explorarea aprofundată a conceptelor matematice sau statistice din spatele algoritmilor, ar putea fi prea de bază pentru cei care caută o înțelegere teoretică a învățării automate.

(pe baza a 6 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

The Machine Learning Workshop - Second Edition: Get ready to develop your own high-performance machine learning algorithms with scikit-learn

Conținutul cărții:

Adoptați o abordare cuprinzătoare și pas cu pas pentru a înțelege învățarea automată

Caracteristici principale

⬤ Descoperiți cum să aplicați API-ul uniform scikit-learn în toate tipurile de modele de învățare automată.

⬤ Înțelegeți diferența dintre modelele de învățare supravegheate și nesupravegheate.

⬤ Reforțați înțelegerea conceptelor de învățare automată prin lucrul pe exemple din lumea reală.

Descrierea cărții

Algoritmii de învățare automată sunt o parte integrantă a aproape tuturor aplicațiilor moderne. Pentru a face procesul de învățare mai rapid și mai precis, aveți nevoie de un instrument suficient de flexibil și puternic pentru a vă ajuta să construiți algoritmi de învățare automată rapid și ușor. Cu The Machine Learning Workshop, veți stăpâni biblioteca scikit-learn și veți deveni competenți în dezvoltarea algoritmilor inteligenți de învățare automată.

Atelierul de învățare mecanică începe prin demonstrarea modului în care funcționează algoritmii de învățare nesupravegheați și supravegheați prin analizarea unui set de date din lumea reală privind clienții en-gros. După ce vă veți familiariza cu elementele de bază, veți dezvolta o rețea neuronală artificială utilizând scikit-learn și apoi îi veți îmbunătăți performanța prin ajustarea fină a hiperparametrilor. Spre sfârșitul atelierului, veți studia setul de date privind activitățile de marketing ale unei bănci și veți construi modele de învățare automată care pot lista clienții susceptibili de a subscrie la un depozit la termen. Veți învăța, de asemenea, cum să comparați aceste modele și să-l selectați pe cel optim.

Până la sfârșitul Atelierului de învățare automată, nu numai că veți fi învățat diferența dintre modelele supravegheate și nesupravegheate și aplicațiile lor în lumea reală, dar veți fi dezvoltat și abilitățile necesare pentru a începe să vă programați proprii algoritmi de învățare automată.

Ce veți învăța

⬤ Înțelegeți cum să selectați un algoritm care se potrivește cel mai bine setului dvs. de date și rezultatului dorit.

⬤ Explorați algoritmi populari din lumea reală, cum ar fi K-means, Mean-Shift și DBSCAN.

⬤ Descoperiți diferite abordări pentru rezolvarea problemelor de clasificare a învățării automate.

⬤ dezvoltați structuri de rețele neuronale utilizând pachetul scikit-learn.

⬤ Utilizați algoritmul NN pentru a crea modele de predicție a rezultatelor viitoare.

⬤ Efectuați analiza erorilor pentru a îmbunătăți performanța modelului dvs.

Pentru cine este această carte

Atelierul de învățare automată este perfect pentru începătorii în învățarea automată. Veți avea nevoie de experiență în programarea Python, deși nu sunt necesare cunoștințe prealabile despre scikit-learn și machine learning.