Recenzii ale cititorilor
În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 14 voturi.
Titlul original:
Python Advanced Guide to Artificial Intelligence: Advanced Guide to Artificial Intelligence: Expert machine learning systems and intelligent agents us
Conținutul cărții:
Demistificați complexitatea tehnicilor de învățare automată și creați soluții evolutive și inteligente pentru a vă rezolva problemele
Caracteristici principale:
⬤ Master supervizat, nesupervizat, și semi-supervizat ML algoritmi și implementarea lor.
⬤ Construiți modele de învățare profundă pentru detectarea obiectelor, clasificarea imaginilor, învățarea similarității și multe altele.
⬤ Construiți, implementați și scalați modele end-to-end de rețele neuronale profunde într-un mediu de producție.
Descrierea cărții:
Această cale de învățare este ghidul dvs. complet pentru a vă familiariza rapid cu algoritmii populari de învățare automată. Veți face cunoștință cu cei mai utilizați algoritmi în învățarea automată supravegheată, nesupravegheată și semisupravegheată și veți învăța cum să îi utilizați în cel mai bun mod posibil. De la modele bayesiene la algoritmul MCMC și modelele Markov ascunse, această cale de învățare vă va învăța cum să extrageți caracteristici din setul dvs. de date și să efectuați reducerea dimensionalității prin utilizarea bibliotecilor bazate pe Python.
Veți utiliza TensorFlow și Keras pentru a construi modele de învățare profundă, folosind concepte precum învățarea prin transfer, rețelele generative adversariale și învățarea profundă prin consolidare. Apoi, veți învăța caracteristicile avansate ale TensorFlow1. x, cum ar fi TensorFlow distribuit cu clustere TF, implementați modele de producție cu TensorFlow Serving. Veți implementa diferite tehnici legate de clasificarea obiectelor, detectarea obiectelor, segmentarea imaginilor și multe altele.
Până la sfârșitul acestei căi de învățare, veți fi obținut cunoștințe aprofundate despre TensorFlow, devenind persoana de referință pentru rezolvarea problemelor de inteligență artificială.
Această cale de învățare include conținut din următoarele produse Packt:
- Mastering Machine Learning Algorithms de Giuseppe Bonaccorso.
- Mastering TensorFlow 1. x de Armando Fandango.
- Deep Learning for Computer Vision de Rajalingappaa Shanmugamani.
Ce veți învăța:
⬤ Explorați modul în care un model ML poate fi antrenat, optimizat și evaluat.
⬤ Lucrați cu Autoencoder și Generative Adversarial Networks.
⬤ Explorați cele mai importante tehnici de Reinforcement Learning.
⬤ Construiți modele end-to-end de învățare profundă (CNN, RNN și Autoencodere).
Pentru cine este această carte:
Această cale de învățare se adresează oamenilor de știință din domeniul datelor, inginerilor din domeniul învățării automate, inginerilor din domeniul inteligenței artificiale care doresc să aprofundeze algoritmii complexi de învățare automată, să calibreze modelele și să îmbunătățească predicțiile modelului instruit.
Veți întâlni complexitatea avansată și cazurile complexe de utilizare a învățării profunde și a inteligenței artificiale. Sunt necesare cunoștințe de bază de programare în Python și o anumită înțelegere a conceptelor de învățare automată pentru a profita la maximum de această cale de învățare.
