Yakın zamanda gerçekleşen bir dizi atılım sayesinde derin öğrenme, tüm makine öğrenimi alanını güçlendirdi. Artık bu teknoloji hakkında neredeyse hiçbir şey bilmeyen programcılar bile verilerden öğrenebilen programları uygulamak için basit ve etkili araçlar kullanabilirler.. Bu çok satan kitapta somut örnekler, minimal teori ve üretime hazır Python çerçeveleri kullanılıyor (Scikit-Learn, Keras ve TensorFlow) Akıllı sistemler oluşturmaya yönelik kavramları ve araçları sezgisel olarak anlamanıza yardımcı olmak.
Bu güncellenmiş üçüncü baskıyla yazar Aurélien Géron, basit doğrusal regresyondan başlayıp derin sinir ağlarına doğru ilerleyen bir dizi tekniği araştırıyor. Kitaptaki çok sayıda kod örneği ve alıştırma, öğrendiklerinizi uygulamanıza yardımcı olur. Başlamak için ihtiyacınız olan tek şey programlama deneyimidir.
Örnek bir makine öğrenimi projesini uçtan uca izlemek için Scikit-learn'i kullanın
Destek vektör makineleri, karar ağaçları, rastgele ormanlar ve topluluk yöntemleri dahil çeşitli modelleri keşfedin
Boyut azaltma, kümeleme ve anormallik tespiti gibi denetimsiz öğrenme tekniklerinden yararlanın
Evrişimli ağlar, yinelenen ağlar, üretken çekişmeli ağlar, otomatik kodlayıcılar, yayılma modelleri ve transformatörler dahil olmak üzere sinir ağı mimarilerini inceleyin
Bilgisayarlı görme, doğal dil işleme, üretken modeller ve derin pekiştirmeli öğrenmeye yönelik sinir ağlarını oluşturmak ve eğitmek için TensorFlow ve Keras'ı kullanın
yazar hakkında:
Aurélien Géron bir Makine Öğrenmesi danışmanıdır. Eski bir Google çalışanı olan kendisi, 2013'ten 2016'ya kadar YouTube'un video sınıflandırma ekibine liderlik etti.. Ayrıca 2002'den 2012'ye kadar Fransa'nın önde gelen Kablosuz İnternet Servis Sağlayıcısı Wifirst'in kurucusu ve CTO'su ile 2001'de bir telekom danışmanlık firması olan Polyconseil'in kurucusu ve CTO'su idi.
Teslim edilmediğinde para iadesi
