Python ja masinõpe: masinõpe ja süvaõpe Python, scikit-learn ja TensorFlow abil
Raamat on põhjalik juhend masinõppe ja süvaõppe kohta, kasutades Python keelt. See toimib nii samm-sammult õpikuna kui ka käsiraamatuna, mille poole te pidevalt pöördute masinõppesüsteemide loomise käigus. Raamat on täis selgeid selgitusi, visuaalseid esitlusi, töötavaid näiteid ja käsitleb üksikasjalikult kõiki...
olulisi masinõppe meetodeid. Kui mõned raamatud õpetavad teid järgima juhiseid, siis Rashka ja Mirjalili selgitavad masinõppe aluseid, mis võimaldab teil iseseisvalt mudeleid ja rakendusi luua. Raamatu kolmas väljaanne on uuendatud, et arvesse võtta TensorFlow 2 teegi versiooni ja viimaseid täiustusi scikit-learnis. See on laiendatud, et katta kaks kõige kaasaegsemat masinõppe meetodit: tugevdusõpe ja genereerivad vastandvõrgud. See raamat — teie kaaslane masinõppes Pythoniga, olgu te siis Pythoniga rakenduste arendaja, kes ei tunne masinõpet, või arendaja, kes soovib süvendada oma teadmisi kaasaegsetes valdkondades.
Raamat on põhjalik juhend masinõppe ja süvaõppe kohta, kasutades Python keelt. See toimib nii samm-sammult õpikuna kui ka käsiraamatuna, mille poole te pidevalt pöördute masinõppesüsteemide loomise käigus. Raamat on täis selgeid selgitusi, visuaalseid esitlusi, töötavaid näiteid ja käsitleb üksikasjalikult kõiki olulisi masinõppe meetodeid. Kui mõned raamatud õpetavad teid järgima juhiseid, siis Rashka ja Mirjalili selgitavad masinõppe aluseid, mis võimaldab teil iseseisvalt mudeleid ja rakendusi luua. Raamatu kolmas väljaanne on uuendatud, et arvesse võtta TensorFlow 2 teegi versiooni ja viimaseid täiustusi scikit-learnis. See on laiendatud, et katta kaks kõige kaasaegsemat masinõppe meetodit: tugevdusõpe ja genereerivad vastandvõrgud. See raamat — teie kaaslane masinõppes Pythoniga, olgu te siis Pythoniga rakenduste arendaja, kes ei tunne masinõpet, või arendaja, kes soovib süvendada oma teadmisi kaasaegsetes valdkondades.