Recenzii ale cititorilor
Rezumat:Cartea este foarte apreciată ca un ghid cuprinzător pentru învățarea automată, cu un accent puternic pe aplicațiile practice care utilizează PyTorch și Scikit-Learn. Recenzenții îi apreciază exhaustivitatea, abordarea practică și integrarea conceptelor matematice într-un format ușor de digerat. Cu toate acestea, apar unele critici cu privire la prezentarea sa, în special utilizarea de grafică alb-negru, pe care unii cititori o consideră mai puțin atractivă.
Avantaje:⬤ Acoperire aprofundată a conceptelor de învățare automată
⬤ exemple practice de cod
⬤ abordare practică a învățării
⬤ fundamentare temeinică atât în teorie, cât și în aplicație
⬤ referințe bine citate pentru studii ulterioare
⬤ potrivit pentru diferite niveluri de expertiză, de la începători la practicieni avansați.
Dezavantaje:⬤ Probleme de prezentare cu grafică alb-negru
⬤ unii cititori așteptau mai multă profunzime pe anumite subiecte
⬤ critici ocazionale privind aspectul cărții sau lipsa secțiunilor introductive
⬤ sunt necesare anumite cunoștințe tehnice pentru o înțelegere completă.
(pe baza a 87 recenzii ale cititorilor)
Titlul original:
Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn: Develop machine learning and deep learning models with Python
Conținutul cărții:
Cartea PyTorch a seriei Python Machine Learning, bestseller și aclamată pe scară largă, extinsă pentru a include transformatoare, XGBoost și rețele neuronale grafice
Caracteristici principale:
⬤ Învățați machine learning aplicat cu o bază solidă în teorie.
⬤ Explicațiile clare și intuitive vă duc adânc în teoria și practica învățării automate Python.
⬤ Complet actualizată și extinsă pentru a acoperi PyTorch, transformatoare, XGBoost, rețele neuronale grafice și cele mai bune practici.
Descrierea cărții:
Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn este un ghid cuprinzător pentru machine learning și deep learning cu PyTorch. Acesta acționează atât ca un tutorial pas cu pas, cât și ca o referință la care veți continua să reveniți pe măsură ce vă construiți sistemele de învățare automată.
Plină de explicații clare, vizualizări și exemple, această carte acoperă în profunzime toate tehnicile esențiale de învățare automată. În timp ce unele cărți vă învață doar să urmați instrucțiuni, cu această carte de învățare automată, vă învățăm principiile pentru a construi modele și aplicații pentru dumneavoastră.
Actualizată pentru a acoperi învățarea profundă utilizând PyTorch, această carte prezintă cititorilor și cele mai recente adăugiri la scikit-learn. În plus, această carte acoperă diverse tehnici de învățare automată și de învățare profundă pentru clasificarea textelor și a imaginilor. Veți învăța, de asemenea, despre rețelele adversariale generative (GAN) pentru generarea de date noi și instruirea agenților inteligenți cu învățarea prin consolidare. În cele din urmă, această nouă ediție este, de asemenea, extinsă pentru a acoperi cele mai recente tendințe în învățarea profundă, inclusiv introduceri la rețele neuronale grafice și transformatoare la scară largă utilizate pentru prelucrarea limbajului natural (NLP).
Această carte PyTorch este companionul dvs. pentru învățarea automată cu Python, indiferent dacă sunteți un dezvoltator Python nou în învățarea automată sau doriți să vă aprofundați cunoștințele despre cele mai recente evoluții.
Ce veți învăța:
⬤ Explorați cadre, modele și tehnici pentru ca mașinile să "învețe" din date.
⬤ Utilizați scikit-learn pentru machine learning și PyTorch pentru deep learning.
⬤ Să antreneze clasificatoare de învățare automată pe imagini, text și altele.
⬤ Construiți și antrenați rețele neuronale, transformatoare și rețele neuronale grafice.
⬤ Descoperiți cele mai bune practici pentru evaluarea și reglarea modelelor.
⬤ Prediceți rezultatele țintă continue utilizând analiza de regresie.
⬤ Explorați în profunzime datele textuale și din social media utilizând analiza sentimentelor.
Pentru cine este această carte:
Dacă știți ceva Python și doriți să utilizați machine learning și deep learning, ridicați această carte. Fie că doriți să începeți de la zero sau să vă extindeți cunoștințele de învățare automată, aceasta este o resursă esențială.
Scrisă pentru dezvoltatorii și oamenii de știință de date care doresc să creeze învățare automată practică cu Python și codul de învățare profundă PyTorch. Această carte Python este ideală pentru oricine dorește să învețe computerele cum să învețe din date.
Cunoașterea de lucru a limbajului de programare Python, împreună cu o bună înțelegere a calculului și a algebrei liniare este o necesitate.
