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Titre original :
Python: Real World Machine Learning: Take your Python Machine learning skills to the next level
Contenu du livre :
Découvrez les formidables fonctionnalités du tout nouveau JIRA 7 pour gérer des projets et traiter efficacement les bogues et les problèmes logiciels.
Caractéristiques principales.
⬤ Ce livre couvre toutes les nouvelles fonctionnalités introduites dans JIRA 7 avec un chapitre dédié à JIRA Service Desk, l'un des plus grands nouveaux add-ons de JIRA.
⬤ Ce livre pose des bases solides pour travailler avec des projets agiles dans JIRA, tant du point de vue de l'administrateur que de celui de l'utilisateur final.
⬤ Ce livre présente les bases solides pour travailler avec des projets agiles dans JIRA, à la fois du point de vue de l'administrateur et de celui de l'utilisateur final.
Description du livre
L'apprentissage automatique se répand de plus en plus dans le monde moderne axé sur les données. Il est largement utilisé dans de nombreux domaines tels que les moteurs de recherche, la robotique, les voitures autonomes, etc. L'apprentissage automatique transforme la façon dont nous comprenons et interagissons avec le monde qui nous entoure.
Dans le premier module, Python Machine Learning Cookbook, vous apprendrez à effectuer diverses tâches d'apprentissage automatique en utilisant une grande variété d'algorithmes d'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes du monde réel et à utiliser Python pour mettre en œuvre ces algorithmes.
Le deuxième module, Advanced Machine Learning with Python, est conçu pour vous faire découvrir les techniques d'apprentissage automatique les plus pertinentes et les plus puissantes et vous permettra d'acquérir un large éventail de compétences dans le domaine de la sélection et de l'ingénierie des caractéristiques.
Le troisième module de ce parcours d'apprentissage, Apprentissage automatique à grande échelle avec Python, se penche sur l'apprentissage automatique évolutif et les trois formes d'évolutivité. Il couvre les techniques d'apprentissage automatique les plus efficaces sur un cadre map reduce dans Hadoop et Spark en Python.
Ce parcours d'apprentissage vous apprendra l'apprentissage automatique en Python pour le monde réel. Les techniques d'apprentissage automatique couvertes dans ce parcours d'apprentissage sont à la pointe de la pratique commerciale.
Ce parcours d'apprentissage combine le meilleur de ce que Packt a à offrir dans un ensemble complet. Il inclut le contenu des produits Packt suivants :
⬤ Python Machine Learning Cookbook par Prateek Joshi.
⬤ Advanced Machine Learning with Python par John Hearty.
⬤ Large Scale Machine Learning with Python par Bastiaan Sjardin, Alberto Boschetti, Luca Massaron.
Ce que vous apprendrez
⬤ Utiliser la modélisation prédictive et l'appliquer à des problèmes du monde réel.
⬤ Comprendre comment effectuer une segmentation de marché à l'aide de l'apprentissage non supervisé.
⬤ Appliquer vos nouvelles compétences pour résoudre des problèmes réels, grâce à un code clairement expliqué pour chaque technique et chaque test.
⬤ Les résultats de l'analyse des données et de l'évaluation de l'efficacité de l'apprentissage sont présentés en détail dans le tableau ci-dessous.
⬤ Améliorez la précision des prédictions grâce à l'apprentissage profond et à des techniques de traitement des données évolutives.
⬤ Travailler avec des techniques modernes d'apprentissage automatique à grande échelle.
⬤ Apprendre à utiliser le code Python pour mettre en œuvre une gamme d'algorithmes et de techniques d'apprentissage automatique.
A qui s'adresse ce livre ?
Ce parcours d'apprentissage s'adresse aux programmeurs Python qui cherchent à utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique pour créer des applications réelles. Il est idéal pour les professionnels Python qui souhaitent travailler avec des ensembles de données complexes et de grande taille, ainsi que pour les développeurs et analystes Python ou les scientifiques des données qui cherchent à compléter leurs compétences existantes en accédant à certaines des tendances récentes les plus puissantes dans le domaine de la science des données. Une expérience de Python, des carnets Jupyter et de l'exécution en ligne de commande ainsi qu'un bon niveau de connaissances mathématiques pour comprendre les concepts sont attendus. Des connaissances de base en apprentissage automatique sont également attendues.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781787123212 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Broché |
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