Învățarea automată cu Python pentru toată lumea

Recenzii ale cititorilor

Cartea „Machine Learning with Python for Everyone” de Dr. Mark Fenner este foarte apreciată pentru abordarea sa clară și practică a predării învățării automate, în special pentru începători. Ea simplifică conceptele complexe și evită conținutul matematic greu, oferind în același timp exemple captivante în Python. Cu toate acestea, unii cititori consideră că îi lipsește un tutorial cuprinzător privind configurarea mediului de învățare, în special cu Jupyter, și ar putea avea nevoie de mai multe proiecte practice pe care să le execute direct.

⬤ Prezentare clară și practică a conceptelor de învățare automată.
⬤ Accesibilă pentru începătorii absoluți cu puține cunoștințe matematice.
⬤ Stil de scriere informal și plăcut.
⬤ Exemple de înaltă calitate care pot fi rulate pe calculatoarele personale.
⬤ Feedback pozitiv cu privire la receptivitatea autorului la întrebări.

⬤ Lipsa unui tutorial detaliat pentru configurarea mediului, în special Jupyter.
⬤ Solicită cititorilor să introducă manual codul Python, ceea ce poate fi dificil pentru unii.
⬤ Puține proiecte practice disponibile.

(pe baza a 5 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Machine Learning with Python for Everyone

Conținutul cărții:

Ghidul complet al începătorului pentru înțelegerea și construirea sistemelor de învățare automată cu Python

Machine Learning with Python for Everyone vă va ajuta să stăpâniți procesele, modelele și strategiile de care aveți nevoie pentru a construi sisteme de învățare eficiente, chiar dacă sunteți un începător absolut. Dacă puteți scrie puțin cod Python, această carte este pentru dumneavoastră, indiferent cât de puțină matematică de nivel universitar știți. Instructorul principal Mark E. Fenner se bazează pe povestiri în limba engleză simplă, imagini și exemple Python pentru a comunica ideile de învățare automată.

Mark începe prin a discuta despre învățarea automată și ceea ce poate face; introduce subiecte matematice și computaționale cheie într-o manieră accesibilă; și vă conduce prin primii pași în construirea, instruirea și evaluarea sistemelor de învățare. Pas cu pas, veți completa componentele unui sistem practic de învățare, vă veți lărgi setul de instrumente și veți explora unele dintre cele mai sofisticate și interesante tehnici din domeniu. Indiferent dacă sunteți student, analist, om de știință sau pasionat, ideile din acest ghid se vor aplica fiecărui sistem de învățare pe care îl veți construi sau utiliza vreodată.

⬤ Înțelegeți algoritmii de învățare automată, modelele și conceptele de bază ale învățării automate.

⬤ Clasificarea exemplelor cu clasificatori și cuantificarea exemplelor cu regresori.

⬤ Evaluarea realistă a performanței sistemelor de învățare automată.

⬤ Utilizarea ingineriei caracteristicilor pentru a netezi datele brute în forme utile.

⬤ Coordonarea mai multor componente într-un singur sistem și reglarea performanței acestuia.

⬤ Aplicarea tehnicilor de învățare automată la imagini și text.

⬤ Conectarea conceptelor de bază la rețele neuronale și modele grafice.

⬤ Utilizați biblioteca Python scikit-learn și alte instrumente puternice.

Înregistrați-vă cartea pentru acces convenabil la descărcări, actualizări și/sau corecturi, pe măsură ce acestea devin disponibile. Consultați interiorul cărții pentru detalii.