Recenzii ale cititorilor
Rezumat:Cartea „Python: Deeper Insights into Machine Learning” oferă o prezentare cuprinzătoare a diferitelor subiecte de învățare automată utilizând Python, ceea ce o face o resursă valoroasă pentru cei care doresc să își aprofundeze cunoștințele. Deși excelează în ceea ce privește amploarea, unii cititori doresc mai multe exemple ilustrative în anumite domenii.
Avantaje:Anvergură mare a acoperirii, unică în tratarea cuprinzătoare a subiectelor, inclusiv transformări de date, date lipsă, reglarea hiperparametrilor, analiza sentimentelor, rețele neuronale și studii de caz. Foarte recomandat pentru cei familiarizați cu Python.
Dezavantaje:Ar putea beneficia de mai multe exemple ilustrative, în special pentru Deep Belief Networks și Convolutional Neural Networks.
(pe baza a 1 recenzii ale cititorilor)
Titlul original:
Python: Deeper Insights into Machine Learning: Leverage benefits of machine learning techniques using Python
Conținutul cărții:
Profitați de avantajele tehnicilor de învățare automată utilizând Python.
Caracteristici principale
⬤ Îmbunătățiți și optimizați sistemele de învățare automată utilizând strategii eficiente.
⬤ Elaborarea unei strategii pentru a face față unei cantități mari de date.
⬤ Utilizarea codului Python pentru implementarea unei game de algoritmi și tehnici de învățare automată.
Descrierea cărții
Învățarea automată și analiza predictivă devin una dintre strategiile cheie pentru deblocarea creșterii într-o piață contemporană provocatoare. Este una dintre tendințele cu cea mai rapidă creștere în informatica modernă și toată lumea dorește să intre în domeniul învățării automate. Pentru a obține suficientă recunoaștere în acest domeniu, trebuie să fii capabil să înțelegi și să concepi un sistem de învățare automată care să răspundă nevoilor unui proiect.
Ideea este de a pregăti o cale de învățare care vă va ajuta să abordați complexitatea lumii reale a învățării automate moderne cu tehnici inovatoare și de ultimă oră. De asemenea, vă va oferi o bază solidă în procesul de proiectare a învățării automate și vă va permite să construiți modele personalizate de învățare automată pentru a rezolva probleme unice.
Cursul începe cu punerea la punct a noțiunilor fundamentale Python. Acesta se concentrează pe răspunsul la întrebările corecte care acoperă o gamă largă de biblioteci Python puternice, inclusiv scikit-learn Theano și Keras. După familiarizarea cu conceptele de bază Python, este timpul să vă scufundați în domeniul științei datelor. Veți obține în continuare o bază solidă pe proiectarea învățării automate și, de asemenea, veți învăța să personalizați modele pentru rezolvarea problemelor.
Într-o etapă ulterioară, vă veți familiariza cu tehnici mai avansate și veți dobândi un set larg de abilități puternice în domeniul selecției și ingineriei caracteristicilor.
Ce veți învăța
⬤ Învățați să scrieți cod Python curat și elegant care va optimiza puterea algoritmilor dvs.
⬤ Descoperiți modele și structuri ascunse în date cu ajutorul clusterizării.
⬤ Îmbunătățiți precizia și coerența rezultatelor utilizând tehnici puternice de inginerie a caracteristicilor.
⬤ Obțineți o înțelegere practică și teoretică a algoritmilor de învățare profundă de ultimă oră.
⬤ Soluționați sarcini unice prin construirea de modele.
⬤ Asumați-vă procesul de proiectare a învățării automate.
Pentru cine este această carte
Acest titlu este destinat cercetătorilor și oamenilor de știință din domeniul datelor care sunt deja în domeniul științei datelor și doresc să vadă învățarea automată în acțiune și să exploreze aplicarea sa în lumea reală. Sunt necesare cunoștințe prealabile de programare Python și matematică, precum și cunoștințe de bază ale conceptelor de învățare automată.
