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

Attraverso una serie di recenti scoperte, il Deep Learning ha fatto progredire l'intero campo dell'apprendimento automatico. Ora anche i programmatori che sanno poco su 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 fornire una comprensione intuitiva dei concetti e degli strumenti necessari per costruire sistemi intelligenti.

In questa terza edizione aggiornata, l'autore Aurélien Géron esplora una varietà di tecniche, partendo dalla semplice regressione lineare fino ad arrivare alle reti neurali profonde. Numerosi esempi di codice ed esercizi in tutto il libro ti aiuteranno ad applicare ciò che hai appreso. L'unica esperienza necessaria è quella di programmatore per iniziare.

• Utilizza Scikit-learn per seguire un progetto di apprendimento automatico dall'inizio alla fine.
• Esplora diversi modelli, comprese le macchine a vettori di supporto, gli alberi decisionali, le foreste casuali e le metodologie di ensemble.
• Sfrutta l'apprendimento non supervisionato con tecniche come la riduzione dimensionale, il clustering e il rilevamento delle anomalie.
• Immergiti nelle architetture delle reti neurali, comprese le reti convoluzionali, le reti ricorrenti, le reti generative avversarie, gli autoencoder, i modelli di diffusione e i transformer.
• Utilizza TensorFlow e Keras per creare e addestrare reti neurali per la visione artificiale, l'elaborazione del linguaggio naturale, i modelli generativi e l'apprendimento per rinforzo profondo.