Avis des lecteurs
Résumé:Ce livre propose un guide pratique de l'apprentissage automatique, comblant le fossé entre les concepts théoriques et l'application dans le monde réel. Il convient à ceux qui ont des connaissances en programmation, en particulier en Python, et fournit divers exemples et extraits de code pour un apprentissage pratique. Cependant, il y a des critiques concernant la profondeur des détails mathématiques et les problèmes de présentation du code.
Avantages:⬤ Bien organisé et clairement présenté
⬤ excellent pour les praticiens
⬤ bons exemples et étapes pratiques
⬤ pas de connaissances mathématiques approfondies requises
⬤ adapté aux développeurs de niveau intermédiaire
⬤ approche pratique avec des exemples de code
⬤ aborde des questions de la vie réelle en ML.
⬤ Manque de profondeur dans les détails mathématiques
⬤ certains extraits de code semblent mal conçus et peuvent contenir des erreurs
⬤ présentation sous forme de figures en noir et blanc
⬤ peut ne pas convenir aux utilisateurs avancés ou à ceux qui recherchent une profondeur théorique
⬤ certains lecteurs le trouvent superficiel.
(basé sur 17 avis de lecteurs)
Titre original :
Real-World Machine Learning
Contenu du livre :
Résumé
Real-World Machine Learning est un guide pratique conçu pour enseigner aux développeurs l'art de l'exécution de projets de ML. Sans vous submerger de théories académiques et de mathématiques complexes, il présente la pratique quotidienne de l'apprentissage automatique, vous préparant à construire et à déployer avec succès de puissants systèmes d'apprentissage automatique.
L'achat du livre imprimé inclut un livre électronique gratuit aux formats PDF, Kindle et ePub de Manning Publications.
À propos de la technologie
Les systèmes d'apprentissage automatique vous aident à trouver des informations et des modèles précieux dans les données, que vous n'auriez jamais reconnus avec les méthodes traditionnelles. Dans le monde réel, les techniques d'apprentissage automatique vous permettent d'identifier les tendances, de prévoir les comportements et de formuler des recommandations fondées sur des faits. Il s'agit d'un domaine en pleine expansion, et les développeurs de ML à la pointe de la technologie sont très demandés.
À propos du livre
L'apprentissage automatique dans le monde réel vous enseignera les concepts et les techniques dont vous avez besoin pour réussir dans le domaine de l'apprentissage automatique, sans vous surdoser en théories abstraites et en mathématiques complexes. En travaillant sur des exemples immédiatement pertinents en Python, vous développerez des compétences en acquisition de données et en modélisation, en classification et en régression. Vous explorerez également les tâches les plus importantes telles que la validation des modèles, l'optimisation, l'évolutivité et le streaming en temps réel. À la fin, vous serez prêt à construire, déployer et maintenir avec succès vos propres systèmes de ML puissants.
Contenu
⬤ Prédire les comportements futurs.
⬤ L'évaluation et l'optimisation des performances.
⬤ L'analyse des sentiments et la formulation de recommandations.
A propos du lecteur
Aucune expérience préalable de l'apprentissage automatique n'est requise. Les lecteurs doivent connaître Python.
À propos des auteurs
Henrik Brink, Joseph Richards et Mark Fetherolf sont des data scientists expérimentés engagés dans la pratique quotidienne de l'apprentissage automatique.
Table des matières
PARTIE 1 : LE FLUX DE TRAVAIL DE L'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE.
⬤ Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?
⬤ Les données du monde réel.
⬤ Modélisation et prédiction.
⬤ Évaluation et optimisation des modèles.
⬤ Ingénierie de base des caractéristiques.
PARTIE 2 : APPLICATION PRATIQUE.
⬤ Exemple : Données sur les taxis de New York.
⬤ Ingénierie avancée des caractéristiques.
⬤ Exemple de NLP avancé : le sentiment des critiques de films.
⬤ Mise à l'échelle des flux de travail d'apprentissage automatique.
⬤ Exemple : l'affichage publicitaire numérique.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781617291920 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2016 |
| Nombre de pages : | 264 |
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