Python и машинное обучение: машинное и глубокое обучение с использованием Python, scikit-learn и TensorFlow 2, 3-е издание - Себастьян Рашка

[html]Книга является всеобъемлющим руководством по машинному и глубокому обучению с использованием языка Python. Она служит как пошаговым учебным пособием, так и справочником, к которому вы постоянно будете возвращаться в ходе построения систем машинного обучения.Книга наполнена четкими пояснениями, визуальными представлениями, работающими примерами и детально раскрывает все важные методики машинного обучения. В то время как некоторые книги учат вас следовать инструкциям, Рашка и Мирджалили излагают принципы, лежащие в основе машинного обучения, что позволит вам самостоятельно строить модели и приложения.Третье издание книги обновлено с целью учета версии библиотеки TensorFlow 2 и последних добавлений в scikit-learn. Оно расширено для охвата двух самых современных методик машинного обучения: обучения с подкреплением и порождающих состязательных сетей.Эта книга — ваш попутчик в машинном обучении с применением Python, будь вы разработчиком приложений на языке Python, не знакомым с машинным обучением, или разработчиком, желающим углубить свои знания в современных областях.Все иллюстрации к книге в цветном варианте доступны по адресу .Основные темы книгиФреймворки, модели и методики, которые позволяют машинам "учиться" на основе данныхИспользование scikit-learn для машинного обучения и TensorFlow для глубокого обученияПрименение машинного обучения для классификации изображений, смыслового анализа, создания интеллектуальных веб-приложений и многого другогоПостроение и обучение нейронных сетей, порождающих состязательных сетей и других моделейРеализация веб-приложений с искусственным интеллектомВыполнение очистки и подготовки данных для машинного обученияКлассификация изображений с использованием глубоких сверточных нейронных сетейРекомендуемые приемы для оценки и настройки моделейПрогнозирование непрерывных целевых результатов с использованием регрессионного анализаОбнаружение скрытых шаблонов и структуры в данных с помощью кластеризацииУглубление в текстовые данные и данные социальных сетей с применением смыслового анализаПрикладное машинное обучение с прочным теоретическим фундаментом.Новое издание пересмотрено и расширено с целью охвата TensorFlow 2, порождающих состязательных сетей (GAN) и обучения с подкреплением. Книга является всеобъемлющим руководством по машинному и глубокому обучению с использованием языка Python. Она служит как пошаговым учебным пособием, так и справочником, к которому вы постоянно будете возвращаться в ходе построения систем машинного обучения.Книга наполнена четкими пояснениями, визуальными представлениями и работающими примерами, детально раскрывая все важные методики машинного обучения. В то время как некоторые книги учат вас следовать инструкциям, Рашка и Мирджалили излагают принципы, лежащие в основе машинного обучения, что позволит вам самостоятельно строить модели и приложения.Обновленное с учетом библиотеки TensorFlow 2.0 третье издание предлагает читателям ознакомиться с ее новыми средствами API-интерфейса Keras, а также с последними добавлениями в scikit-learn. Оно расширено для охвата самых современных методик обучения с подкреплением, основанных на глубоком обучении, и введения в порождающие состязательные сети. Наконец, в книге также проводится исследование подобласти обработки естественного языка (NLP), называемой смысловым анализом, что поможет вам использовать алгоритмы машинного обучения для классификации документов.Об авторахСебастьян Рашка, автор ставшего бестселлером 2-го издания этой книги, обладает многолетним опытом написания кода на языке Python. Он проводил многочисленные семинары по практическому применению науки о данных, машинному обучению и глубокому обучению, включая руководство по машинному обучению на SciPy — ведущей конференции, посвященной научным расчетам с помощью Python.Несмотря на то что исследовательские проекты Себастьяна сосредоточены главным образом на решении задач в области вычислительной биологии, ему нравится писать и говорить на темы науки о данных, машинного обучения и языка Python в общем, и он стремится помочь людям разрабатывать решения, управляемые данными, без обязательного знания подоплеки машинного обучения.Недавно его работа и вклад были отмечены званием выдающегося аспиранта 2016–2017, а также наградой ACM Computing Reviews’ Best of 2016.В свободное время Себастьян любит участвовать в проектах с открытым кодом, а методы, которые он реализовал, теперь успешно используются в состязаниях по машинному обучению, таких как Kaggle.Вахид Мирджалили получил звание PhD в машиностроении, работая над новаторскими методами для крупномасштабных вычислительных эмуляций молекулярных структур. В настоящее время он сосредоточил свою научно-исследовательскую работу на приложениях машинного обучения в разнообразных проектах компьютерного зрения в отделении компьютерных наук и инженерии Университета штата Мичиган.Вахид избрал Python в качестве главного языка программирования, и на протяжении своей научно-исследовательской карьеры накопил громадный опыт в написании кода Python. Он преподавал программирование на Python инженерной группе в Университете штата Мичиган, что дало ему возможность помочь студентам понять разные структуры данных и разрабатывать эффективный код на Python.Наряду с тем, что обширные исследовательские интересы Вахида сконцентрированы на приложениях глубокого обучения и компьютерного зрения, он особенно интересуется использованием приемов глубокого обучения для усиления приватности в биометрических данных, таких как изображения лиц, чтобы не раскрывалась информация сверх той, что пользователи намеревались показывать. Кроме того, он также сотрудничает с командой инженеров, работающих над беспилотными автомобилями, где проектирует модели на основе нейронных сетей для слияния многоспектральных изображений с целью обнаружения пешеходов.[/html]