Hands On Machine Learning with Scikit Learn, Keras, and Tensorflow: Concepts, Tools, Techniques to Build Intelligent Systems

Deze bijgewerkte derde editie behandelt de belangrijkste concepten en tools van machine learning met de focus op diepe leren. Het boek laat zien hoe zelfs programmeurs met beperkte voorkennis eenvoudige, efficiënte hulpmiddelen kunnen gebruiken om programma’s te bouwen die van data leren. Met concrete voorbeelden, minimale theorie en productieklare Python-frameworks zoals scikit-learn, Keras en TensorFlow, krijg je een intuïtief begrip van de technieken en toepassingen voor het bouwen van intelligente systemen. Auteurs Aurelien Geron doorloopt een leerpad van eenvoudige lineaire regressie naar diepneuronale netwerken, ondersteund door talrijke codevoorbeelden en oefeningen. Programmeerervaring volstaat om aan de slag te gaan. Gebruik scikit-learn om een ML-project van begin tot eind te volgen. Verken modellen zoals support vector machines, decision trees, random forests en ensemble-methoden. Maak gebruik van unsupervised technieken zoals dimensionaliteitsreductie, clustering en anomalie-detectie. Duik in netwerktopologieën zoals convolutionele netwerken, recurrente netwerken, generative adversarial nets en transformers. Met TensorFlow en Keras bouw en train je neurale netwerken voor computer vision, natural language processing, generatieve modellen en deep reinforcement learning, en leer je nets te trainen over meerdere GPUs en te schalen via Vertex AI.

Inhoud en aanpak

Deze uitgave behandelt een breed scala aan technieken, van eenvoudige regressie tot geavanceerde netwerken. Voorbeelden en oefeningen versterken het begrip, terwijl production-ready frameworks de implementatie vergemakkelijken.

Technische specificaties

• Pages: 861
• Edition: 3rd ed.
• Formaat: Paperback
• Uitgever: O'Reilly Media