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Mãos à Obra aprendizado de máquina com Scikit-learn & Tensorflow
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Conceitos, ferramentas e técnicas para a construção de sistemas inteligentes. Com uma série de recentes avanços, o aprendizado profundo impulsionou todo o campo do aprendizado de máquina. Agora, mesmo os programadores que pouco sabem sobre esta tecnologia podem utilizar ferramentas simples e eficientes para implementar programas capazes de aprender com dados. Este livro prático mostra como fazê-lo. Utilizando exemplos concretos, uma teoria mínima e duas estruturas python prontas para produção - scikit-learn e tensorflow - o autor aurélien géron ajuda você a adquirir uma compreensão intuitiva dos conceitos e ferramentas para a construção de sistemas inteligentes. Você aprenderá uma variedade de técnicas, começando com uma regressão linear simples e progredindo para redes neurais profundas. Com exercícios em cada capítulo para ajudá-lo a aplicar o que aprendeu, você só precisa ter experiência em programação para começar. - explore o cenário do aprendizado de máquina, especialmente as redes neurais - utilize o scikit-learn para acompanhar um exemplo de projeto de aprendizado de máquina de ponta a ponta - examine vários modelos de treinamento, incluindo máquinas de vetor de suporte, árvores de decisão, florestas aleatórias e métodos de ensemble - use a biblioteca tensorflow para construir e treinar redes neurais - mergulhe em arquiteturas de rede neural, incluindo redes convolutivas, redes recorrentes e aprendizado por reforço profundo - aprenda técnicas para treinamento e dimensionamento de redes neurais profundas - aplique exemplos práticos de código sem recorrer a teorias excessivas ou detalhes de algoritmo do aprendizado de máquinas.
年:
2019
出版:
1
出版社:
Alta Books
语言:
portuguese
页:
576
ISBN 10:
8550803812
ISBN 13:
9788550803814
文件:
PDF, 33.16 MB
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IPFS:
CID , CID Blake2b
portuguese, 2019
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