Apprentissage machine pratique avec Python : Mettre en œuvre des solutions de réseaux neuronaux avec Scikit-Learn et Pytorch

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Titre original :

Hands-On Machine Learning with Python: Implement Neural Network Solutions with Scikit-Learn and Pytorch

Contenu du livre :

Voici le guide complet parfait pour les lecteurs ayant une connaissance de base ou intermédiaire de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond. Il présente des outils tels que NumPy pour le traitement numérique, Pandas pour l'analyse des données de panel, Matplotlib pour la visualisation, Scikit-learn pour l'apprentissage automatique et Pytorch pour l'apprentissage profond avec Python. Il sert également de manuel de référence à long terme pour les praticiens qui trouveront des solutions aux scénarios les plus courants.

Le livre est divisé en trois sections. La première section vous présente les outils de calcul et d'analyse de données utilisant Python avec des explications approfondies sur la configuration de l'environnement, le chargement des données, le traitement numérique, l'analyse des données et les visualisations. La deuxième section couvre les bases de l'apprentissage automatique et la bibliothèque Scikit-learn. Elle explique également l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé, la mise en œuvre et la classification des algorithmes de régression, et les méthodes d'apprentissage d'ensemble d'une manière simple avec des leçons théoriques et pratiques. La troisième section explique les architectures complexes des réseaux neuronaux avec des détails sur le fonctionnement interne et la mise en œuvre des réseaux neuronaux convolutifs. Le dernier chapitre contient une solution détaillée de bout en bout avec les réseaux neuronaux dans Pytorch.

Après avoir suivi le cours Hands-on Machine Learning with Python, vous serez en mesure de mettre en œuvre des solutions d'apprentissage automatique et de réseaux neuronaux et de les étendre à votre avantage.

Ce que vous apprendrez

⬤ Revoir les structures de données dans NumPy et Pandas.

⬤ Démontrer les techniques d'apprentissage automatique et les algorithmes.

⬤ Comprendre l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé.

⬤ Examiner les réseaux neuronaux convolutifs et les réseaux neuronaux récurrents.

⬤ Se familiariser avec scikit-learn et PyTorch.

⬤ Prédire des séquences dans les réseaux neuronaux récurrents et la mémoire à long terme.

A qui s'adresse ce livre ?

Les scientifiques des données, les ingénieurs en apprentissage automatique et les professionnels du logiciel ayant des compétences de base en programmation Python.

Autres informations sur le livre :

• ISBN : 9781484279205
• Auteur : Ashwin Pajankar
• Éditeur : Apress
• Langue : anglais
• Reliure : Broché
• Année de publication : 2022
• Nombre de pages : 335