Прикладне машинне навчання за допомогою Scikit-Learn і TensorFlow. Орельен Жерон. Книга.

"Ета книга — чудове введення в теорію та практику вирішення завдань за допомогою нейронних мереж. Вона охоплює ключові моменти, необхідні для побудови ефективних застосунків, а також забезпечує достатню основу для розуміння результатів нових досліджень у міру їх появи. Я рекомендую цю книгу всім, хто цікавиться в освоєнні практичного машинного навчання."

— Піт Уорден, технічний керівник напрямку TensorFlow

Завдяки серії недавніх досягнень глибоке навчання неабияк посилило всю сферу машинного навчання. У наш час навіть програмісти, які майже нічого не знають про цю технологію, можуть використовувати прості та ефективні інструменти для реалізації програм, які здатні навчатися на основі даних. У справжньому практичному керівництві показано, що і як треба робити.

Завдяки застосуванню конкретних прикладів, мінімуму теорії та двох фреймів Python виробничого рівня — Scikit-Learn и TensorFlow — автор книги Орельєн Жерон допоможе вам отримати інтуїтивне уявлення про концепції та інструменти, призначених для побудови інтелектуальних систем. Ви дізнаєтеся про ряд прийомів, почавши з простої лінійної регресії та поступово діставшись до глибоких нейронних мереж. З огляду на наявність у кожному розділі вправ, покликаних закріпити те, чого ви навчилися, для початку роботи потрібен лише досвід програмування.

• Досліджуйте зону машинного навчання, особливо нейронні мережі
• Використовуйте Scikit-Learn для відстеження проєкту машинного навчання від початку до кінця
• Досліджуйте деякі навчальні моделі, включно з методами опорних векторів, деревами прийняття рішень, випадковими лісами й ансамблевими методами
• Застосовуйте бібліотеку TensorFlow для побудови та навчання нейронних мереж
• Досліджуйте архітектури нейронних мереж, включно зі свертовими сітками, рекуратними мережами та глибоке навчання з підкріпленням
• Освойте прийоми для навчання та масштабування глибоких нейронних мереж
• Використовуйте практичні приклади коду, не опановуючи надмірно теорії машинного навчання або деталей алгоритмів

Об авторе

Орельен Жерон — консультант з машинного навчання.

Колишній працівник компанії Google, він керував командою класифікації відеороликів YouTube з 2013 до 2016 року. З 2002 до 2012 року він також був засновником і керівником технічного відділу в компанії Wifirst, провідного постачальника послуг бездротового доступу до інтернету у Франції, а 2001 року — засновником і керівником технічного відділу в фірмі Polyconseil, яка зараз керує сервісом спільного користування електромобілями Autolib'.