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Mãos à Obra: Aprendizado de Máquina com Scikit-Learn & TensorFlow

CONCEITOS, FERRAMENTAS E TÉCNICAS PARA A CONSTRUÇÃO DE SISTEMAS INTELIGENTES. Com uma série de recentes avanços, o aprendizado profundo impulsionou todo o campo do aprendizado de máquina. Agora, mesmo os programadores que pouco sabem sobre esta tecnologia podem utilizar ferramentas simples e eficientes para implementar programas capazes de aprender com dados.

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  • Descrição
    Mãos à Obra: Aprendizado de Máquina com Scikit-Learn & TensorFlow

    Com uma série de recentes avanços, o aprendizado profundo impulsionou todo o campo do aprendizado de máquina. Agora, mesmo
    os programadores que pouco sabem sobre esta tecnologia podem utilizar ferramentas simples e eficientes para implementar programas capazes de aprender com dados.

    Este livro prático mostra como fazê-lo.
    Utilizando exemplos concretos, uma teoria mínima e duas estruturas Python prontas para produção — Scikit-Learn e TensorFlow
    — o autor Aurélien Géron ajuda você a adquirir uma compreensão intuitiva dos conceitos e ferramentas para a construção de sistemas inteligentes.
    Você aprenderá uma variedade de técnicas, começando com uma regressão linear simples e progredindo para redes neurais profundas. Com exercícios em cada capítulo para ajudá-lo a aplicar o que aprendeu, você só precisa ter experiência em programação para começar.

    ¦ Explore o cenário do aprendizado de máquina, especialmente asredes neurais
    ¦ Utilize o Scikit-Learn para acompanhar um exemplo de projeto deaprendizado de máquina de ponta a ponta
    ¦ Examine vários modelos de treinamento, incluindo máquinasde vetor de suporte, árvores de decisão, florestas aleatórias e
    métodos de ensemble
    ¦ Use a biblioteca TensorFlow para construir e treinar redes neurais
    ¦ Mergulhe em arquiteturas de rede neural, incluindo redesconvolutivas, redes recorrentes e aprendizado por reforço profundo
    ¦ Aprenda técnicas para treinamento e dimensionamento de redes neurais profundas
    ¦ Aplique exemplos práticos de código sem recorrer a teorias excessivas ou detalhes de algoritmo do aprendizado de máquinas
  • Sobre o Autor
  • Especificação

    Características

    Tipo de LivroLivro Físico

    Especificações

    Sobre o AutorAurélien Géron

    Aurélien Géron é consultor de aprendizado de máquina. Ex-Googler, ele liderou a equipe de classificação de vídeo do YouTube de 2013 a 2016. Ele também foi fundador e CTO da Wifirst de 2002 a 2012, um ISP líder na França e fundador e CTO da Polyconseil em 2001, empresa que agora gerencia o serviço de compartilhamento de carros elétricos Autolib '. Antes disso, trabalhou como engenheiro em vários domínios: finanças (JP Morgan e Société Générale), defesa (DOD do Canadá) e assistência médica (transfusão de sangue). Ele publicou alguns livros técnicos (em arquiteturas C ++, WiFi e Internet) e foi professor de Ciência da Computação em uma escola de engenharia francesa. Alguns fatos interessantes: ele ensinou seus 3 filhos a contar em binário com os dedos (até 1023), ele estudou microbiologia e genética evolutiva antes de entrar na engenharia de software, e seu pára-quedas não abriu no segundo salto.

    Informações Técnicas

    Nº de páginas:576
    Origem:Nacional
    Editora:Alta Books Editora
    Idioma:Português
    Edição:1ª Edição
    ISBN:9788550803814
    Encadernação:Brochura
    Autor:Aurélien Géron
  • Informações

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