Libro · 2017 · Aurélien Géron

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow

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Le grafiche in questo libro sono stampate in bianco e nero. Attraverso una serie di recenti scoperte, l'apprendimento profondo ha potenziato l'intero campo dell'apprendimento automatico. Ora, anche programmatori che sanno quasi nulla di questa tecnologia possono usare strumenti semplici ed efficienti per implementare programmi capaci di apprendere dai dati. Questo libro pratico ti mostra come fare. Utilizzando esempi concreti, teoria minimale e due framework Python pronti per la produzione—scikit-learn e TensorFlow—l'autore Aurélien Géron ti aiuta a ottenere una comprensione intuitiva dei concetti e degli strumenti per costruire sistemi intelligenti. Imparerai una serie di tecniche, partendo dalla regressione lineare semplice fino ad arrivare alle reti neurali profonde. Con esercizi in ogni capitolo per aiutarti ad applicare ciò che hai appreso, tutto ciò di cui hai bisogno è esperienza di programmazione per iniziare. Esplora il panorama dell'apprendimento automatico, in particolare le reti neurali; utilizza scikit-learn per seguire un progetto di apprendimento automatico dall'inizio alla fine; esplora diversi modelli di addestramento, inclusi i macchinari a vettore di supporto, gli alberi decisionali, le foreste casuali e i metodi di ensemble; utilizza la libreria TensorFlow per costruire e addestrare reti neurali; immergiti nelle architetture delle reti neurali, comprese le reti convoluzionali, le reti ricorrenti e l'apprendimento profondo per rinforzo; impara tecniche per addestrare e scalare reti neurali profonde; applica esempi di codice pratico senza acquisire una teoria eccessiva sull'apprendimento automatico o dettagli sugli algoritmi.