Вы используете мобильную версию

перейти на Полную версию сайта

Доступно

Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow (Орельен Жерон)

Складчина Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow (Орельен Жерон). Совместные покупки курсов, тренингов, обучения. Присоединяйтесь! Важен каждый вкладчик.

Тема найдена по тегам:
Цена:
10752 руб
Взнос:
100 руб
Организатор:
Dr.Vatson

Список участников складчины:

1. Dr.Vatson 2. lsotope
Купить
Оцените эту складчину: /5,
  1. Dr.Vatson
    Dr.Vatson Организатор складчин

    Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow (Орельен Жерон)

    [​IMG]

    Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow. Концепции, инструменты (Орельен Жерон)​

    Благодаря серии выдающихся достижений глубокое обучение значительно усилило всю область машинного обучения. В наше время даже программисты, почти ничего не знающие об этой технологии, могут использовать простые и эффективные инструменты для реализации программ, которые способны обучаться на данных. Новое издание книги-бестселлера, опирающееся на конкретные примеры, минимум теории и готовые фреймворки Python производственного уровня, поможет вам получить интуитивное представление о концепциях и инструментах, предназначенных для построения интеллектуальных систем. Вы освоите широкий спектр методик, которые можно быстро задействовать на практике. Учитывая наличие в каждой главе упражнений, призванных закрепить то, чему вы научились, для начала работы нужен лишь опыт программирования. Весь код доступен на GitHub. Он был обновлен с учетом TensorFlow 2 и последней версии Scikit-Learn. Изучите основы машинного обучения на сквозном проекте с применением Scikit-Learn и Pandas. Постройте и обучите нейронные сети с многочисленными архитектурами для классификации и регрессии, используя TensorFlow 2. Ознакомьтесь с выявлением объектов, семантической сегментацией, механизмами внимания, языковыми моделями, порождающими состязательными сетями и многим другим. Исследуйте Keras API - официальный высокоуровневый API-интерфейс для TensorFlow 2. Запускайте в производство модели TensorFlow с применением Data API из TensorFlow, стратегий распределения, TF Transform и TF Serving. Развертывайте модели на платформе AI Platform инфраструктуры Google Cloud или на мобильных устройствах. Используйте методики обучения без учителя, такие как понижение размерности, кластеризация и обнаружение аномалий. Создавайте автономные обучающиеся агенты с помощью обучения с подкреплением, в том числе с применением библиотеки TF-Agents. Книга обсуждается в отдельном сообщении в блоге Виктора Штонда.

    Формат: PDF.
    Дата написания: 2020 год.
    ISBN: 9785907203334.
    Объем: 1040 стр.

     
    Dr.Vatson, 12 май 2023
  3. Похожие складчины
    1. Доступно Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 2nd Edition (Орельон Жерон)
    2. Доступно Машинное обучение (Хенрик Бринк)
    3. Запись [Stepik] Введение в нейронные сети Keras/Tensorflow (Юлия Пономарева)
    4. Доступно Библиотека Keras — инструмент глубокого обучения (Антонио Джулли)
    5. Доступно Прикладное глубокое обучение (Умберто Микелуччи)
    6. Доступно Разработка конвейеров машинного обучения (Ханнес Хапки, Кэтрин Нэльсон)
    7. Запись [BigData Team] Машинное обучение с BigData Team. Классическое машинное обучение
    Загрузка...
  4. Dr.Vatson
    Dr.Vatson Организатор складчин
    Уведомляем вас о начале сбора взносов.
    Цена продукта: 10752 руб. Взнос с каждого участника: 100 руб.
    Кол-во участников в основном списке: 1 чел.

    Начало сбора взносов 14 Май 2023 года
     
    Dr.Vatson, 12 май 2023
< Машинное обучение. Конструирование признаков (Элис Чжен, Аманда Казари) | (ISC)2 CISSP Certified Information Systems Security Professional Official Study Guide (Майк Чаппл) >
Наверх