Avis des lecteurs
Résumé:Le livre « Python : Deeper Insights into Machine Learning » offre une vue d'ensemble complète de divers sujets liés à l'apprentissage automatique à l'aide de Python, ce qui en fait une ressource précieuse pour ceux qui cherchent à approfondir leur compréhension. Bien qu'il excelle en termes d'étendue, certains lecteurs souhaiteraient avoir plus d'exemples illustratifs dans certains domaines.
Avantages:Une couverture très large, unique dans son traitement complet de sujets tels que les transformations de données, les données manquantes, l'ajustement des hyper-paramètres, l'analyse des sentiments, les réseaux neuronaux et les études de cas. Hautement recommandé pour ceux qui sont familiers avec Python.
Inconvénients:Pourrait bénéficier de plus d'exemples illustratifs, en particulier pour les réseaux de croyance profonds et les réseaux neuronaux convolutifs.
(basé sur 1 avis de lecteurs)
Titre original :
Python: Deeper Insights into Machine Learning: Leverage benefits of machine learning techniques using Python
Contenu du livre :
Tirer parti des avantages des techniques d'apprentissage automatique en utilisant Python.
Principales caractéristiques.
⬤ Améliorer et optimiser les systèmes d'apprentissage automatique en utilisant des stratégies efficaces.
⬤ Développer une stratégie pour traiter une grande quantité de données.
⬤ L'utilisation du code Python pour la mise en œuvre d'une gamme d'algorithmes et de techniques d'apprentissage automatique.
Description du livre
L'apprentissage automatique et l'analyse prédictive sont en train de devenir l'une des stratégies clés pour débloquer la croissance dans un marché contemporain difficile. Il s'agit de l'une des tendances qui se développent le plus rapidement dans l'informatique moderne, et tout le monde veut entrer dans le domaine de l'apprentissage automatique. Pour obtenir une reconnaissance suffisante dans ce domaine, il faut être capable de comprendre et de concevoir un système d'apprentissage automatique qui réponde aux besoins d'un projet.
L'idée est de préparer un parcours d'apprentissage qui vous aidera à aborder les complexités du monde réel de l'apprentissage automatique moderne avec des techniques innovantes et de pointe. Il vous donnera également une base solide dans le processus de conception de l'apprentissage automatique et vous permettra de construire des modèles d'apprentissage automatique personnalisés pour résoudre des problèmes uniques.
Le cours commence par l'acquisition des bases de Python. Il se concentre sur la réponse aux bonnes questions qui utilisent un large éventail de bibliothèques Python puissantes, y compris scikit-learn Theano et Keras. Après vous être familiarisé avec les concepts de base de Python, il est temps de plonger dans le domaine de la science des données. Vous acquerrez des bases solides sur la conception de l'apprentissage automatique et apprendrez également à personnaliser les modèles pour résoudre les problèmes.
Par la suite, vous vous familiariserez avec des techniques plus avancées et acquerrez un large éventail de compétences puissantes dans le domaine de la sélection et de l'ingénierie des caractéristiques.
Ce que vous apprendrez
⬤ Apprendre à écrire un code Python propre et élégant qui optimisera la force de vos algorithmes.
⬤ Découvrez des modèles et des structures cachés dans les données avec le clustering.
⬤ Améliorer la précision et la cohérence des résultats en utilisant des techniques puissantes d'ingénierie des caractéristiques.
⬤ Les algorithmes d'apprentissage profond (deep learning) sont à la fois pratiques et théoriques.
⬤ Résoudre des tâches uniques en construisant des modèles.
⬤ Les résultats de l'analyse de l'information et de l'évaluation de la qualité de l'information sont présentés en détail dans le tableau ci-dessous.
A qui s'adresse ce livre ?
Ce titre s'adresse aux data scientist et aux chercheurs qui sont déjà dans le domaine de la science des données et qui veulent voir l'apprentissage automatique en action et explorer ses applications dans le monde réel. Des connaissances préalables en programmation Python et en mathématiques sont nécessaires, ainsi qu'une connaissance de base des concepts de l'apprentissage automatique.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781787128576 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
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