באמצעות סדרה אחרונה של פריצות דרך, למידה עמוקה האיצה את כל תחום למידת המכונה.. כעת, אפילו מתכנתים שיודעים מעט מאוד על הטכנולוגיה הזו יכולים להשתמש בכלים פשוטים ויעילים כדי ליישם תוכניות המסוגלות ללמוד מנתונים. הספר רב המכר הזה משתמש בדוגמאות קונקרטיות, תיאוריה מינימלית ומסגרות פייתון מוכנות לפרודקשן. (Scikit-Learn, Keras ו-TensorFlow) כדי לעזור לך להשיג הבנה אינטואיטיבית של המושגים והכלים לבניית מערכות חכמות.
עם המהדורה השלישית המעודכנת הזו, המחבר אורליאן גרון חוקר מגוון טכניקות, החל מרגרסיה ליניארית פשוטה ומתקדם לרשתות עצביות עמוקות.. דוגמאות קוד ותרגילים רבים לאורך הספר עוזרים לך ליישם את מה שלמדת. ניסיון בתכנות הוא כל מה שאתה צריך כדי להתחיל.
השתמש ב-Scikit-learn כדי לעקוב אחר פרויקט ML לדוגמה מקצה לקצה
חקור מספר מודלים, כולל מכונות וקטוריות תומכות, עצי החלטה, יערות אקראיים ושיטות אנסמבל
נצל טכניקות למידה לא מפוקחת כגון הפחתת ממדים, אשכולות וזיהוי אנומליות
צלולו לארכיטקטורות רשתות עצביות, כולל רשתות קונבולוציוניות, רשתות חוזרות, רשתות יריבות גנרטיביות, אוטואנקודרים, מודלי דיפוזיה וטרנספורמרים
השתמש ב-TensorFlow וב-Keras כדי לבנות ולאמן רשתות עצביות עבור ראייה ממוחשבת, עיבוד שפה טבעית, מודלים גנרטיביים ולמידת חיזוק עמוקה
על הסופר:
אורליאן ז'רון הוא יועץ למידת מכונה. כמועמד לשעבר בגוגל, הוא הוביל את צוות סיווג הווידאו של יוטיוב בין השנים 2013 ל-2016.. הוא היה גם מייסד ו-CTO של Wifirst בין השנים 2002 ל-2012, ספק אינטרנט אלחוטי מוביל בצרפת, ומייסד ו-CTO של Polyconseil בשנת 2001, חברת ייעוץ בתחום הטלקום.
החזר על אי אספקה
