Python: Głębszy wgląd w uczenie maszynowe: Wykorzystaj zalety technik uczenia maszynowego za pomocą Pythona

Opinie czytelników

Książka „Python: Deeper Insights into Machine Learning” oferuje kompleksowy przegląd różnych tematów związanych z uczeniem maszynowym przy użyciu Pythona, co czyni ją cennym źródłem informacji dla tych, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę. Choć książka wyróżnia się szerokim zakresem, niektórzy czytelnicy pragną bardziej ilustracyjnych przykładów w niektórych obszarach.

Bardzo szeroki zakres, unikalny w swoim kompleksowym podejściu do tematów, w tym transformacji danych, brakujących danych, dostrajania hiper-parametrów, analizy nastrojów, sieci neuronowych i studiów przypadków. Godna polecenia dla osób zaznajomionych z Pythonem.

Przydałoby się więcej ilustrujących przykładów, szczególnie dla Deep Belief Networks i Convolutional Neural Networks.

(na podstawie 1 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

Python: Deeper Insights into Machine Learning: Leverage benefits of machine learning techniques using Python

Zawartość książki:

Wykorzystaj zalety technik uczenia maszynowego w Pythonie.

Kluczowe cechy

⬤ Ulepszanie i optymalizacja systemów uczenia maszynowego przy użyciu skutecznych strategii.

⬤ Opracowanie strategii radzenia sobie z dużą ilością danych.

⬤ Wykorzystanie kodu Python do implementacji szeregu algorytmów i technik uczenia maszynowego.

Opis książki

Uczenie maszynowe i analityka predykcyjna stają się jedną z kluczowych strategii odblokowania wzrostu na wymagającym współczesnym rynku. Jest to jeden z najszybciej rozwijających się trendów w nowoczesnej informatyce i każdy chce wejść na pole uczenia maszynowego. Aby uzyskać wystarczające uznanie w tej dziedzinie, trzeba być w stanie zrozumieć i zaprojektować system uczenia maszynowego, który służy potrzebom projektu.

Pomysł polega na przygotowaniu ścieżki edukacyjnej, która pomoże ci zmierzyć się z rzeczywistymi złożonościami nowoczesnego uczenia maszynowego za pomocą innowacyjnych i najnowocześniejszych technik. Daje to również solidne podstawy w procesie projektowania uczenia maszynowego i umożliwia tworzenie niestandardowych modeli uczenia maszynowego w celu rozwiązywania unikalnych problemów.

Kurs rozpoczyna się od opanowania podstaw języka Python. Koncentruje się na odpowiadaniu na właściwe pytania, które obejmują szeroką gamę potężnych bibliotek Pythona, w tym scikit-learn Theano i Keras. Po zapoznaniu się z podstawowymi koncepcjami Pythona, nadszedł czas, aby zanurzyć się w dziedzinie nauki o danych. Zdobędziesz solidne podstawy projektowania uczenia maszynowego, a także nauczysz się dostosowywać modele do rozwiązywania problemów.

Na późniejszym etapie opanujesz bardziej zaawansowane techniki i zdobędziesz szeroki zestaw potężnych umiejętności w zakresie selekcji cech i inżynierii cech.

Czego się nauczysz

⬤ Nauczysz się pisać czysty i elegancki kod Pythona, który zoptymalizuje siłę twoich algorytmów.

⬤ Odkrywać ukryte wzorce i struktury w danych za pomocą klastrowania.

⬤ Poprawiać dokładność i spójność wyników przy użyciu zaawansowanych technik inżynierii cech.

⬤ Praktyczne i teoretyczne zrozumienie najnowocześniejszych algorytmów głębokiego uczenia.

⬤ Rozwiązywanie unikalnych zadań poprzez budowanie modeli.

⬤ Zapoznanie się z procesem projektowania uczenia maszynowego.

Dla kogo jest ta książka

Ten tytuł jest przeznaczony dla analityków danych i badaczy, którzy już zajmują się nauką o danych i chcą zobaczyć uczenie maszynowe w akcji i zbadać jego rzeczywiste zastosowanie. Wymagana jest wcześniejsza znajomość programowania i matematyki w języku Python oraz podstawowa znajomość koncepcji uczenia maszynowego.