Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow 3e

Attraverso una recente serie di scoperte, il deep learning ha potenziato l'intero campo del machine learning. Ora, anche i programmatori che sanno quasi nulla di questa tecnologia possono utilizzare strumenti semplici ed efficienti per implementare programmi in grado di apprendere dai dati. Questo libro bestseller utilizza esempi concreti, teoria minima e framework Python pronti per la produzione (Scikit-Learn, Keras e TensorFlow) per aiutarti a ottenere una comprensione intuitiva dei concetti e degli strumenti per costruire sistemi intelligenti.

Con questa terza edizione aggiornata, l'autore Aurélien Géron esplora una gamma di tecniche, partendo dalla regressione lineare semplice e proseguendo fino alle reti neurali profonde. Numerosi esempi di codice e esercizi lungo il libro ti aiutano ad applicare ciò che hai appreso. L'unica cosa di cui hai bisogno per iniziare è un po' di esperienza di programmazione.

• Utilizza Scikit-learn per seguire un progetto di machine learning dall'inizio alla fine.
• Esplora diversi modelli, tra cui macchine a vettori di supporto, alberi decisionali, foreste casuali e metodi ensemble.
• Sfrutta tecniche di apprendimento non supervisionato come la riduzione della dimensionalità, il clustering e il rilevamento delle anomalie.
• Approfondisci le architetture delle reti neurali, comprese le reti convoluzionali, le reti ricorrenti, le reti generative avversarie, gli autoencoder, i modelli di diffusione e i trasformatori.
• Utilizza TensorFlow e Keras per costruire e addestrare reti neurali per la visione artificiale, l'elaborazione del linguaggio naturale, i modelli generativi e l'apprendimento profondo per rinforzo.