Învățarea automată practică cu Python: Implementați soluții de rețea neurală cu Scikit-Learn și Pytorch

Recenzii ale cititorilor

În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 2 voturi.

Titlul original:

Hands-On Machine Learning with Python: Implement Neural Network Solutions with Scikit-Learn and Pytorch

Conținutul cărții:

Acesta este ghidul cuprinzător perfect pentru cititorii cu cunoștințe de nivel de bază până la intermediar de învățare automată și învățare profundă. Acesta prezintă instrumente precum NumPy pentru prelucrarea numerică, Pandas pentru analiza datelor panel, Matplotlib pentru vizualizare, Scikit-learn pentru învățarea automată și Pytorch pentru învățarea profundă cu Python. De asemenea, cartea servește ca manual de referință pe termen lung pentru practicienii care vor găsi soluții la scenarii care apar frecvent.

Cartea este împărțită în trei secțiuni. Prima secțiune vă introduce în instrumentele de calcul numeric și de analiză a datelor utilizând Python, cu explicații detaliate privind configurarea mediului, încărcarea datelor, prelucrarea numerică, analiza datelor și vizualizările. A doua secțiune acoperă elementele de bază ale învățării automate și biblioteca Scikit-learn. De asemenea, explică învățarea supravegheată, învățarea nesupravegheată, implementarea și clasificarea algoritmilor de regresie și metodele de învățare în ansamblu într-un mod simplu, cu lecții teoretice și practice. A treia secțiune explică arhitecturile complexe ale rețelelor neuronale cu detalii privind funcționarea internă și implementarea rețelelor neuronale convoluționale. Capitolul final conține o soluție end-to-end detaliată cu rețele neuronale în Pytorch.

După finalizarea cursului Hands-on Machine Learning with Python, veți fi capabil să implementați soluții de învățare automată și rețele neuronale și să le extindeți în avantajul dumneavoastră.

Ce veți învăța

⬤ Examinați structurile de date în NumPy și Pandas.

⬤ Demonstrați tehnici și algoritmi de învățare automată.

⬤ Înțelegeți învățarea supravegheată și învățarea nesupravegheată.

⬤ Examinați rețelele neuronale convoluționale și rețelele neuronale recurente.

⬤  Familiarizarea cu scikit-learn și PyTorch.

⬤ Prediceți secvențe în rețele neuronale recurente și în memoria pe termen scurt.

Cui se adresează această carte

Oameni de știință de date, ingineri de învățare automată și profesioniști în software cu abilități de bază în programarea Python.