Avis des lecteurs
Résumé:Dans l'ensemble, l'ouvrage permet de bien comprendre l'apprentissage automatique, en particulier pour ceux qui ont une expérience de la programmation en Python. Toutefois, la qualité de l'impression et certaines imprécisions dans les sections consacrées à l'apprentissage profond posent problème.
Avantages:⬤ Un contenu bien structuré qui introduit efficacement les concepts de l'apprentissage automatique.
⬤ Explications claires des concepts mathématiques, des algorithmes et des exemples pratiques.
⬤ Précieux pour ceux qui ont de l'expérience en programmation Python.
⬤ Bon équilibre entre la théorie et le codage pratique.
⬤ Utile en tant que référence pour les étudiants et les praticiens.
⬤ Qualité d'impression médiocre dans les copies physiques, souvent décrite comme maculée ou décolorée.
⬤ Certaines sections sur l'apprentissage en profondeur peuvent manquer de clarté et contenir des inexactitudes.
⬤ Les diagrammes en noir et blanc peuvent nuire à la compréhension de certains concepts.
⬤ Le code fourni peut ne pas fonctionner sans certaines versions de progiciels, ce qui peut être frustrant.
(basé sur 71 avis de lecteurs)
Titre original :
Python Machine Learning - Third Edition: Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow 2
Contenu du livre :
Apprentissage automatique appliqué avec une base solide en théorie. Révisé et étendu à TensorFlow 2, aux GAN et à l'apprentissage par renforcement.
Caractéristiques principales.
⬤ Troisième édition du best-seller Python sur l'apprentissage automatique, largement plébiscité.
⬤ Des explications claires et intuitives vous plongent dans la théorie et la pratique de l'apprentissage automatique en Python.
⬤ Les explications claires et intuitives vous permettent d'approfondir la théorie et la pratique de l'apprentissage automatique en Python.
Description du livre
Python Machine Learning, troisième édition est un guide complet de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond avec Python. Il s'agit à la fois d'un tutoriel étape par étape et d'une référence à laquelle vous reviendrez au fur et à mesure que vous construirez vos systèmes d'apprentissage automatique.
Rempli d'explications claires, de visualisations et d'exemples pratiques, le livre couvre en profondeur toutes les techniques essentielles d'apprentissage automatique. Alors que certains livres se contentent de vous apprendre à suivre des instructions, Raschka et Mirjalili enseignent dans ce livre sur l'apprentissage automatique les principes qui le sous-tendent, vous permettant ainsi de construire des modèles et des applications par vous-même.
Mise à jour pour TensorFlow 2.0, cette nouvelle troisième édition présente aux lecteurs les nouvelles fonctionnalités de l'API Keras, ainsi que les derniers ajouts à scikit-learn. Elle a également été étendue pour couvrir les techniques d'apprentissage par renforcement de pointe basées sur l'apprentissage profond, ainsi qu'une introduction aux GAN. Enfin, ce livre explore également un sous-domaine du traitement du langage naturel (NLP) appelé analyse des sentiments, vous aidant à apprendre comment utiliser les algorithmes d'apprentissage automatique pour classer les documents.
Ce livre est votre compagnon pour l'apprentissage automatique avec Python, que vous soyez un développeur Python débutant dans l'apprentissage automatique ou que vous souhaitiez approfondir vos connaissances sur les derniers développements.
Ce que vous apprendrez
⬤ Maîtriser les cadres, les modèles et les techniques qui permettent aux machines d'apprendre à partir des données.
⬤ Utiliser scikit-learn pour l'apprentissage automatique et TensorFlow pour l'apprentissage en profondeur.
⬤ Les cours sont dispensés en anglais, en français et en français langue étrangère.
⬤ Construire et entraîner des réseaux neuronaux, des GAN et d'autres modèles.
⬤ Découvrir les meilleures pratiques pour l'évaluation et le réglage des modèles.
⬤ Prédire des résultats cibles continus à l'aide de l'analyse de régression.
⬤ Les données textuelles et les données des médias sociaux sont approfondies grâce à l'analyse des sentiments.
A qui s'adresse ce livre ?
Si vous connaissez un peu Python et que vous voulez utiliser l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond, prenez ce livre. Que vous souhaitiez partir de zéro ou approfondir vos connaissances en matière d'apprentissage automatique, cet ouvrage est une ressource essentielle. Écrit pour les développeurs et les scientifiques des données qui veulent créer du code pratique d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond, ce livre est idéal pour tous ceux qui veulent enseigner aux ordinateurs comment apprendre à partir des données.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781789955750 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2019 |
| Nombre de pages : | 770 |
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