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Machine Learning and Deep Learning With Python: Use Python Jupyter to Implement Mathematical Concepts, Machine Learning Algorithms and Deep Learning N
Ce livre est un guide complet pour comprendre et mettre en œuvre des techniques de pointe d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond en utilisant le langage de programmation Python. Rédigé à l'intention des débutants et des développeurs expérimentés, ce livre offre une vue d'ensemble approfondie des fondements de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond, y compris les bases mathématiques, les algorithmes d'optimisation et les réseaux neuronaux.
En commençant par les bases de la programmation Python, ce livre aborde progressivement des sujets plus avancés, tels que les réseaux neuronaux artificiels, les réseaux neuronaux convolutifs et les réseaux adversaires génératifs. Chaque chapitre est rempli d'explications claires, d'exemples pratiques et de tutoriels étape par étape qui permettent aux lecteurs d'acquérir une compréhension approfondie des principes sous-jacents de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond.
Tout au long du livre, les lecteurs apprendront également à utiliser les bibliothèques et packages Python les plus populaires, notamment numpy, pandas, scikit-learn, TensorFlow et Keras, pour construire et entraîner de puissants modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond pour une variété d'applications du monde réel, telles que la régression et la classification, les K-means, les machines à vecteurs de support et les systèmes de recommandation.
Que vous soyez un data scientist chevronné ou un débutant cherchant à entrer dans le monde de l'apprentissage automatique, ce livre est la ressource ultime pour maîtriser ces technologies de pointe et faire passer vos compétences au niveau supérieur. Des connaissances en mathématiques de niveau secondaire et des compétences en programmation de tous niveaux (y compris le niveau d'entrée) sont suffisantes pour commencer. Tous les codes Python sont disponibles sur Github.com.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)