Bewertung:
Das Buch „Python: Deeper Insights into Machine Learning“ bietet einen umfassenden Überblick über verschiedene Themen des maschinellen Lernens mit Python und ist damit eine wertvolle Ressource für alle, die ihr Wissen vertiefen möchten. Obwohl es sich durch seine Breite auszeichnet, wünschen sich einige Leser mehr anschauliche Beispiele in bestimmten Bereichen.
Vorteile:Einzigartig in seiner umfassenden Behandlung von Themen wie Datentransformationen, fehlende Daten, Abstimmung von Hyperparametern, Stimmungsanalyse, neuronale Netze und Fallstudien. Sehr empfehlenswert für diejenigen, die mit Python vertraut sind.
Nachteile:Könnte von mehr anschaulichen Beispielen profitieren, insbesondere für Deep Belief Networks und Convolutional Neural Networks.
(basierend auf 1 Leserbewertungen)
Python: Deeper Insights into Machine Learning: Leverage benefits of machine learning techniques using Python
Nutzen Sie die Vorteile von maschinellen Lerntechniken mit Python.
Hauptmerkmale
⬤ Verbessern und optimieren Sie maschinelle Lernsysteme mit effektiven Strategien.
⬤ Entwickeln Sie eine Strategie für den Umgang mit großen Datenmengen.
⬤ Verwendung von Python-Code zur Implementierung einer Reihe von Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens.
Buchbeschreibung
Maschinelles Lernen und prädiktive Analytik werden zu einer der Schlüsselstrategien, um in einem anspruchsvollen modernen Markt Wachstum zu erzielen. Es handelt sich um einen der am schnellsten wachsenden Trends in der modernen Informatik, und jeder möchte in den Bereich des maschinellen Lernens einsteigen. Um in diesem Bereich ausreichend anerkannt zu werden, muss man in der Lage sein, ein maschinelles Lernsystem zu verstehen und zu entwerfen, das den Anforderungen eines Projekts entspricht.
Die Idee ist, einen Lernpfad vorzubereiten, der Ihnen hilft, die realen Komplexitäten des modernen maschinellen Lernens mit innovativen und innovativen Techniken zu bewältigen. Außerdem erhalten Sie eine solide Grundlage für den Entwurfsprozess des maschinellen Lernens und werden in die Lage versetzt, maßgeschneiderte maschinelle Lernmodelle zur Lösung einzigartiger Probleme zu erstellen.
Der Kurs beginnt damit, dass Sie sich die Grundlagen von Python aneignen. Er konzentriert sich auf die Beantwortung der richtigen Fragen, die eine breite Palette von leistungsstarken Python-Bibliotheken, einschließlich scikit-learn Theano und Keras, einbeziehen. Nachdem Sie sich mit den Kernkonzepten von Python vertraut gemacht haben, ist es an der Zeit, in den Bereich der Datenwissenschaft einzutauchen. Sie erhalten eine solide Grundlage für das Design des maschinellen Lernens und lernen, Modelle für die Lösung von Problemen anzupassen.
Zu einem späteren Zeitpunkt werden Sie fortgeschrittene Techniken in den Griff bekommen und ein breites Spektrum an leistungsstarken Fähigkeiten im Bereich der Merkmalsauswahl und des Feature Engineering erwerben.
Was Sie lernen werden
⬤ Lernen Sie, sauberen und eleganten Python-Code zu schreiben, der die Stärke Ihrer Algorithmen optimiert.
⬤ Verborgene Muster und Strukturen in Daten mit Clustering aufdecken.
⬤ Verbessern Sie die Genauigkeit und Konsistenz der Ergebnisse mit leistungsstarken Feature-Engineering-Techniken.
⬤ Erwerben Sie ein praktisches und theoretisches Verständnis der modernsten Deep-Learning-Algorithmen.
⬤ Lösen Sie einzigartige Aufgaben, indem Sie Modelle erstellen.
⬤ Beherrschen Sie den Entwurfsprozess des maschinellen Lernens.
Für wen ist dieses Buch gedacht?
Dieser Titel richtet sich an Datenwissenschaftler und Forscher, die bereits im Bereich der Datenwissenschaft tätig sind und maschinelles Lernen in Aktion sehen und seine reale Anwendung erkunden möchten. Vorkenntnisse in Python-Programmierung und Mathematik sind ein Muss, ebenso wie Grundkenntnisse über Konzepte des maschinellen Lernens.
| ISBN: | 9781787128576 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
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