精通機器學習

建立智慧系統的概念、工具與技術 “這是一本卓越的機器學習資源,有清楚、直觀的解說,以及大量實用技巧。” —François Chollet Keras作者,《Deep Learning with Python》作者 “這本書詳細介紹以神經網路解決問題的理論與做法;建議想要實際運用ML的人都要看這本書。” —Pete Warden TensorFlow行動主管 深度學習經歷了一系列的突破之後,已經大幅推動了整個機器學習領域,如今,即使你對這項技術一無所知,也可以使用簡單、高效的工具,製作可從資料中學習的程式。這本暢銷書新版本使用具體的案例、精簡的理論,以及Python準生產框架,協助你直觀地認識...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Otros Autores: Géron, Aurélien, author (author)
Formato: Libro electrónico
Idioma:Inglés
Publicado: GoTop Information, Inc 2020.
Edición:1st edition
Ver en Biblioteca Universitat Ramon Llull:https://discovery.url.edu/permalink/34CSUC_URL/1im36ta/alma991009672599906719
Descripción
Sumario:建立智慧系統的概念、工具與技術 “這是一本卓越的機器學習資源,有清楚、直觀的解說,以及大量實用技巧。” —François Chollet Keras作者,《Deep Learning with Python》作者 “這本書詳細介紹以神經網路解決問題的理論與做法;建議想要實際運用ML的人都要看這本書。” —Pete Warden TensorFlow行動主管 深度學習經歷了一系列的突破之後,已經大幅推動了整個機器學習領域,如今,即使你對這項技術一無所知,也可以使用簡單、高效的工具,製作可從資料中學習的程式。這本暢銷書新版本使用具體的案例、精簡的理論,以及Python準生產框架,協助你直觀地認識智慧系統的概念與建構工具。 你將學到可快速上手的技術,只要具備程式編寫經驗,就可以藉由各章的習題來學習。你可以在GitHub取得本書的所有程式碼,這些程式已經更新為TensorFlow 2,以及最新版的Scikit-Learn。 使用Scikit-Learn與pandas,透過端對端專案建立機器學習基礎 用TensorFlow 2建構與訓練許多神經網路架構,以進行分類及回歸 探索物體偵測、語義分割、專注機制、語言模型、GAN等 探索TensorFlow 2的官方高階API—Keras API 使用TensorFlow的Data API、分散式策略API、TF Transform及TF-Serving將TensorFlow模型生產化 在Google Cloud AI Platform或行動裝置上部署 瞭解降維、分群及異常檢測等非監督學習技術 用強化學習來建立自主學習代理程式(agent),包括使用TF-Agents程式庫
Descripción Física:1 online resource (816 pages)
ISBN:9789865024345