Автор: Себастьян Рашка, Вахид Мирджалили
Дата выхода: 2020
Издательство: Компьютерное издательство «Диалектика»
Количество страниц: 848
Размер файла: 89,1 МБ
Книга является всеобъемлющим руководством по машинному и глубокому обучению с использованием языка Python. Она служит как пошаговым учебным пособием, так и справочником, к которому вы постоянно будете возвращаться в ходе построения систем машинного обучения.
Книга наполнена четкими пояснениями, визуальными представлениями, работающими примерами и детально раскрывает все важные методики машинного обучения. В то время как некоторые книги учат вас следовать инструкциям, Рашка и Мирджалили излагают принципы, лежащие в основе машинного обучения, что позволит вам самостоятельно строить модели и приложения.
Третье издание книги обновлено с целью учета версии библиотеки TensorFlow 2 и последних добавлений в scikit-learn. Оно расширено для охвата двух самых современных методик машинного обучения: обучения с подкреплением и порождающих состязательных сетей.
Эта книга — ваш попутчик в машинном обучении с применением Python
, будь вы разработчиком приложений на языке Python, не знакомым с машинным обучением, или разработчиком, желающим углубить свои знания в современных областях.
Книга в формате pdf
! Изображения и текст могут не отображаться!
обучение
Машинное и глубокое обучение с использованием
Python, sciki~-learn и TensorFlow 2
поро>1
BIRMINGHAM + MUMBAI
3-е издание
Машинное и глубокое обучение
с использованием Python, scikit-learn
и TensorFlow 2
Себастьян Рашка
Вахид Мирджалили
681.3.07
ООО «Диалектика»
Зав. редакцией С. Н. Тригуб
Перевод с английского и редакция Ю. Н. Артеменко
По общим вопросам обращайтесь в издательство «Диалектика» по адресу:
и машинное обучение: машинное и глубокое обучение с ис
Python, scikit-learn и TensorFlow 2,
2020. — 848 с.: ил. —
3-е изд.: Пер. с англ.
Парал. тит. англ.
Все названия программных продуктов являются заре1·истрированными торговыми марками соответ
ствующих фирм.
Никакая часть настоящего издания ни в каких целях не может бьпъ воспроизведена в какой бы то
ни было форме и какими бы то ни было средствами, будь то электронные или механические, включая
фотокопирование и запись на магнитный носитель, если на зто нет письменного разрешения издаrельства
Себастьян Рашка, Вахид Мирджалили
и машинное обучение:
машинное и глубокое обучение с использованием
Python, scikit-learn и TensorFlow 2
3-е издание
Подписано в печаrь
10.09.2020. Формаr 70х100/\6
Гврнmурв Times
Усл. печ. л.
Тираж
68,37. Уч.-изд. л. 38,9
500 экз. Заказ № 6013
Оmечаrано в АО «Первая Образ11овu типография»
Филиал «Чеховский Печаrный Двор»
ISBN 978-5-907203-57-0 (рус.)
ISBN 978-1-78995-575-0 (англ.)
Санкт-Петербург, Магнитогорская ул» д.
1. Наделение компьютеров способностью обучения на данных
2. Обучение простых алгоритмов МО для классификации
Глава 3. Обзор классификаторов на основе машинного обучения
с использованием
4. Построение хороших обучающих наборов предварительная обработка данных
5. Сжатие данных с помощью понижения размерности
6. Освоение практического опыта оценки моделей
и настройки гиперпараметров
Глава 7. Объединение разных моделей для ансамблевого обучения
Глава 8. Применение машинного обучения для смыслового анализа
Глава 9. Встраивание модели машинного обучения в веб-прило:жение
10. Прогнозирование значений непрерывных целевых
переменных с помощью регрессионного анализа
11. Работа с непомеченными данными —
12. Реализация многослойной искусственной нейронной сети с нуля
13. Распараллеливание процесса обучения нейронных сетей
с помощью TensorFlow
14. Погружаемся глубже —
15. Классификация изображений с помощью глубоких
сверточных нейронных сетей
16. Моделирование последовательных данных с использованием
рекуррентных нейронных сетей
17. Порождающие состязательные сети для синтеза новых данных
18. Обучение с подкреплением для принятия решений
в сложных средах
Начало работы с машинным обучением
Практика и теория
Почему был выбран язык
Исследование области машинного обучения
Для кого предназначена эта книга?
Что рассматривается в этой книге?
Что необходимо при работе с этой книгой?
Ждем ваших отзывов!
Соглашения
Загрузка кода примеров
1. Надеnение компьютеров способностью обучения на данных
Построение интеллекrуальных машин для трансформирования данных в
