Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow

Opis

Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlowAutor: Géron AurélienWydawnictwo: HelionRok wydania: 2020Ilość stron: 768Format: 17 x 24,5 cmOprawa: ZintegrowanaEAN: 9788328360020W 2006 roku świat nauki zafascynował się głębokimi sieciami neuronowymi. Wbrew wcześniejszym przekonaniom okazało się, że ich uczenie jest możliwe. Technika ta została nazwana uczeniem głębokim. Wymagała zapewnienia olbrzymiej mocy obliczeniowej i potężnych ilości danych, jednak potencjał wytrenowanych sieci głębokich był niesamowity. Kolejne lata przyniosły bujny rozwój tej technologii w wielu obszarach, co pozwoliło na tworzenie przeróżnych zaawansowanych produktów. Prace nad nowymi zastosowaniami sieci głębokich trwają. Wszystko wskazuje na to, że już wkrótce zdominują one większość dziedzin naszego życia.

To drugie wydanie bestsellerowego przewodnika po technikach uczenia maszynowego. Wystarczą minimalne umiejętności programistyczne, aby dzięki tej książce nauczyć się budowania i trenowania głębokiej sieci neuronowej. Zawarto tu minimum teorii, a proces nauki jest ułatwiony przez liczne przykłady i ćwiczenia. Wykorzystano gotowe rozwiązania i przedstawiono zasady pracy ze specjalistycznymi narzędziami, w tym z TensorFlow 2, najnowszą odsłoną modułu. W efekcie niepostrzeżenie przyswoisz niezbędny zasób pojęć i narzędzi służących do tworzenia systemów inteligentnych. Poznasz różnorodne techniki i zaczniesz samodzielnie ich używać. Po lekturze będziesz biegle posługiwać się najnowszymi technologiami sztucznej inteligencji!

W tej książce między innymi:- podstawy uczenia maszynowego i rozpoczęcie pracy z TensorFlow- techniki wykrywania obiektów, segmentacji semantycznej i mechanizmy uwagi- interfejs Keras, narzędzia TF Transform i TF Serving- wdrażanie modeli TensorFlow- techniki uczenia nienadzorowanego, wykrywanie anomalii oraz biblioteka TF Agents