Hãy làm chủ những kỹ năng cần thiết để nhận biết và giải quyết những vấn đề phức tạp bằng học máy và học sâu. Sử dụng các ví dụ thực tế sử dụng hệ sinh thái học máy Python phổ biến, cuốn sách này là người bạn đồng hành hoàn hảo để học nghệ thuật và khoa học của học máy để trở thành một người thực hành thành công. Các khái niệm, kỹ thuật, công cụ, khung thức và phương pháp được sử dụng trong cuốn sách này sẽ dạy bạn cách suy nghĩ, thiết kế, xây dựng và thực hiện các hệ thống và dự án học máy thành công.
“Practical Machine Learning with Python” tuân thủ một phương pháp ba giai đoạn có cấu trúc và toàn diện, đi kèm với các ví dụ thực hành và mã lập trình.
Phần 1: Tập trung vào việc hiểu các khái niệm và công cụ học máy. Điều này bao gồm cơ bản về học máy với một cái nhìn tổng quan về các thuật toán, kỹ thuật, khái niệm và ứng dụng, sau đó là một chuyến tham quan về toàn bộ hệ sinh thái học máy Python. Hướng dẫn ngắn về các công cụ, thư viện và khung thức hữu ích cho học máy cũng được đề cập.
Phần 2: chi tiết về các luồng công việc học máy tiêu chuẩn, với sự tập trung vào phân tích xử lý dữ liệu, kỹ thuật kỹ thuật đặc trưng và mô hình hóa. Bạn sẽ học cách xử lý, thay đổi, tóm tắt và trực quan hóa dữ liệu ở các hình thức khác nhau. Phương pháp kỹ thuật đặc trưng và lựa chọn sẽ được đề cập chi tiết với các bộ dữ liệu thực tế, tiếp theo là xây dựng mô hình, điều chỉnh, diễn giải và triển khai.
Phần 3: Khám phá nhiều nghiên cứu trường hợp thực tế trải rộng qua các lĩnh vực và ngành công nghiệp đa dạng như bán lẻ, vận tải, phim ảnh, âm nhạc, marketing, thị giác máy tính và tài chính. Đối với mỗi nghiên cứu trường hợp, bạn sẽ tìm hiểu ứng dụng của các kỹ thuật và phương pháp học máy khác nhau. Các ví dụ thực hành sẽ giúp bạn làm quen với các công cụ và kỹ thuật học máy tiên tiến và hiểu rõ các thuật toán phù hợp nhất cho bất kỳ vấn đề nào.
“Practical Machine Learning with Python” sẽ giúp bạn tự tin giải quyết những vấn đề của riêng mình với học máy ngay hôm nay!
Những gì bạn sẽ học được:
- Thực hiện các dự án và hệ thống học máy từ đầu đến cuối.
- Triển khai các ví dụ thực hành với các công cụ và khung thức học máy mạnh mẽ, mã nguồn mở và chuẩn ngành.
- Xem xét các nghiên cứu trường hợp mô tả ứng dụng của học máy và học sâu trên các lĩnh vực và ngành công nghiệp đa dạng.
- Áp dụng một loạt các mô hình học máy bao gồm hồi quy, phân loại và phân cụm. Hiểu và áp dụng các mô hình và phương pháp mới nhất từ học sâu, bao gồm CNNs, RNNs, LSTMs và transfer learning.
Tên sách: Practical Machine Learning with Python – A Problem-Solver’s Guide to Building Real-World Intelligent Systems
Tác giả: Tushar Sharma, Raghav Bali, Dipanjan Sarkar
Nhà xuất bản: Apress
Năm xuất bản: 2017
Ngôn ngữ: Tiếng anh
Định dạng: PDF
Số trang: 530 trang
Thông báo: Toàn bộ nội dung trên website đều thuộc bản quyền của mobilevietnam.vn. Mọi trường hợp lấy nội dung trên website để chia sẻ, sử dụng xin ghi rõ nguồn gốc! Xin cám ơn!