Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow
Орельен Жерон
| Серия: | O'Reilly |
| Издательство: | Вильямс |
Лучшая рецензия на книгу
1 февраля 2023 г. 01:17
216
5 Достойный учебник
Не уверен что кто-либо вообще занимается чтением рецензий на литературу жанра Программирование, но вдруг все же читатель найдется
Из достоинств: несмотря на 2019 год издания оригинала, стандартные функции для машинного обучения не поменялись прям так уж и кардинально. Книга дает иногда краткий, иногда подробный экскурс во все популярные на тот момент инструменты и способы обучения, повышения точности модели. Охватывается обучение с учителем и без учителя, ансамбли, нейронные сети, обучение с подкреплением, Ганы, компьютерное зрение. Спорные термины для перевода оставлены в оригинале. Есть код на гитхабе, и даже активный.
Из недостатков: поскольку ценник конский, да и смысла в бумажной версии я не вижу, то здравствуй пиратство. Качество сканов не очень. Не так много матана, как могло бы…
Часть I. Основы машинного обучения
Глава 1. Введение в машинное обучение
Глава 2. Полный проект машинного обучения
Глава 3. Классификация
Глава 4. Обучение моделей
Глава 5. Методы опорных векторов
Глава 6. Деревья принятия решений
Глава 7. Ансамблевое обучение и случайные леса
Глава 8. Понижение размерности
Часть II. Нейронные сети и глубокое обучение
Глава 9. Подготовка к работе с TensorFlow
Глава 10. Введение в искусственные нейронные сети
Глава 11. Обучение глубоких нейронных сетей
Глава 12. Использование TensorFlow для распределения вычислений между устройствами и серверами
Глава 13. Сверточные нейронные сети
Глава 14. Рекуррентные нейронные сети
Глава 15. Автокодировщики
Глава 16. Обучение с подкреплением
Приложение А. Решения упражнений
Приложение Б. Контрольный перечень для проекта машинного обучения
Приложение В. Двойственная задача SVM
Приложение Г. Автоматическое дифференцирование
Приложение Д. Другие популярные архитектуры искусственных нейронных сетей
Год издания: 2018
Формат издания: 170x240 мм (средний формат)
Количество страниц: 688
Переводчик: Ю. Артеменко
Переплет: Твердый переплет
Вес в упаковке, г: 1215
Рецензии
Всего 11 февраля 2023 г. 01:17
216
5 Достойный учебник
Не уверен что кто-либо вообще занимается чтением рецензий на литературу жанра Программирование, но вдруг все же читатель найдется
Из достоинств: несмотря на 2019 год издания оригинала, стандартные функции для машинного обучения не поменялись прям так уж и кардинально. Книга дает иногда краткий, иногда подробный экскурс во все популярные на тот момент инструменты и способы обучения, повышения точности модели. Охватывается обучение с учителем и без учителя, ансамбли, нейронные сети, обучение с подкреплением, Ганы, компьютерное зрение. Спорные термины для перевода оставлены в оригинале. Есть код на гитхабе, и даже активный.
Из недостатков: поскольку ценник конский, да и смысла в бумажной версии я не вижу, то здравствуй пиратство. Качество сканов не очень. Не так много матана, как могло бы…
Похожие книги
Вы можете посоветовать похожие книги по сюжету, жанру, стилю или настроению. Предложенные вами книги другие пользователи увидят здесь, в блоке «Похожие книги». Посоветовать книгу
