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Python: Real World Machine Learning: Take your Python Machine learning skills to the next level
Entdecken Sie die großartigen Funktionen des brandneuen JIRA 7, um Projekte zu verwalten und Bugs und Softwareprobleme effektiv zu bearbeiten.
Hauptmerkmale
⬤ Aktualisiert für JIRA 7 deckt dieses Buch alle neuen Funktionen ab, die in JIRA 7 eingeführt wurden, mit einem eigenen Kapitel über JIRA Service Desk - eine der größten neuen Erweiterungen von JIRA.
⬤ Dieses Buch legt eine solide Grundlage für die Arbeit mit agilen Projekten in JIRA, sowohl aus der Sicht des Administrators als auch des Endbenutzers.
⬤ Lernen Sie, anspruchsvolle Data-Science-Probleme zu lösen, indem Sie leistungsstarke Machine-Learning-Modelle mit Python erstellen.
Buchbeschreibung
Maschinelles Lernen findet in der modernen datengesteuerten Welt immer größere Verbreitung. Es wird in vielen Bereichen wie Suchmaschinen, Robotik, selbstfahrende Autos und mehr eingesetzt. Maschinelles Lernen verändert die Art und Weise, wie wir die Welt um uns herum verstehen und mit ihr interagieren.
Im ersten Modul, Python Machine Learning Cookbook, lernen Sie, wie Sie verschiedene Aufgaben des maschinellen Lernens mit einer Vielzahl von Algorithmen des maschinellen Lernens durchführen, um reale Probleme zu lösen und Python zur Implementierung dieser Algorithmen zu verwenden.
Das zweite Modul, Fortgeschrittenes maschinelles Lernen mit Python, führt Sie durch die wichtigsten und leistungsfähigsten Techniken des maschinellen Lernens und vermittelt Ihnen ein breites Spektrum an leistungsstarken Fähigkeiten im Bereich der Merkmalsauswahl und des Feature Engineering.
Das dritte Modul in diesem Lernpfad, Large Scale Machine Learning with Python, befasst sich mit skalierbarem maschinellem Lernen und den drei Formen der Skalierbarkeit. Es behandelt die effektivsten maschinellen Lerntechniken auf einem Map-Reduce-Framework in Hadoop und Spark in Python.
Dieser Lernpfad vermittelt Ihnen maschinelles Lernen in Python für die reale Welt. Die Techniken des maschinellen Lernens, die in diesem Lernpfad behandelt werden, stehen an der Spitze der kommerziellen Praxis.
Dieser Lernpfad vereint das Beste, was Packt zu bieten hat, in einem kompletten, kuratierten Paket. Er enthält Inhalte aus den folgenden Packt-Produkten:
⬤ Python Machine Learning Cookbook von Prateek Joshi.
⬤ Erweitertes maschinelles Lernen mit Python von John Hearty.
⬤ Large Scale Machine Learning with Python von Bastiaan Sjardin, Alberto Boschetti, Luca Massaron.
(Was Sie lernen werden)
⬤ Vorhersagemodellierung nutzen und auf reale Probleme anwenden.
⬤ Verstehen Sie, wie man eine Marktsegmentierung mit unüberwachtem Lernen durchführt.
⬤ Wenden Sie Ihre neu erworbenen Fähigkeiten an, um reale Probleme zu lösen, durch klar erklärten Code für jede Technik und jeden Test.
⬤ Konkurrieren Sie mit den besten Datenwissenschaftlern, indem Sie ein praktisches und theoretisches Verständnis der modernsten Deep-Learning-Algorithmen erlangen.
⬤ Erhöhen Sie die Vorhersagegenauigkeit mit Deep Learning und skalierbaren Datenverarbeitungstechniken.
⬤ Arbeiten Sie mit modernen, hochmodernen und groß angelegten maschinellen Lerntechniken.
⬤ Lernen Sie, Python-Code zu verwenden, um eine Reihe von Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens zu implementieren.
Für wen ist dieses Buch gedacht?
Dieser Lernpfad richtet sich an Python-Programmierer, die Algorithmen des maschinellen Lernens für die Erstellung realer Anwendungen nutzen möchten. Es ist ideal für Python-Profis, die mit großen und komplexen Datensätzen arbeiten möchten, sowie für Python-Entwickler und -Analysten oder Datenwissenschaftler, die ihre vorhandenen Fähigkeiten durch den Zugang zu einigen der leistungsfähigsten aktuellen Trends in der Datenwissenschaft erweitern möchten. Erwartet werden Erfahrungen mit Python, Jupyter Notebooks und Befehlszeilenausführung sowie ein gutes Maß an mathematischen Kenntnissen, um die Konzepte zu verstehen. Grundkenntnisse im maschinellen Lernen werden ebenfalls erwartet.
| ISBN: | 9781787123212 |
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| Einband: | Taschenbuch |
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