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Mãos a Obra: Aprendizado de Máquina com Scikit-Learn, Keras & TensorFlow

Por meio de uma série de avanços tecnológicos, o aprendizado de máquina tem estimulado todos os campos de atuação em que se insere. Hoje em dia, até mesmo os programadores que não sabem quase nada sobre esses avanços podem usar ferramentas simples e eficientes para implementar programas capazes de aprender com os dados. A edição atualizada deste best-seller apresenta exemplos concretos, pouca teoria e frameworks Python para serem usados em produção, visando ajudá-lo a entender intuitivamente os conceitos e ferramentas para a construção de sistemas inteligentes.
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    Mãos a Obra: Aprendizado de Máquina com Scikit-Learn, Keras & TensorFlow

    Por meio de uma série de avanços tecnológicos, o aprendizado de máquina tem estimulado todos os campos de atuação em que se insere. Hoje em dia, até mesmo os programadores que não sabem quase nada sobre esses avanços podem usar ferramentas simples e eficientes para implementar programas capazes de aprender com os dados. A edição atualizada deste best-seller apresenta exemplos concretos, pouca teoria e frameworks Python para serem usados em produção, visando ajudá-lo a entender intuitivamente os conceitos e ferramentas para a construção de sistemas inteligentes. Com isso, você aprenderá uma variedade de técnicas que pode usar rapidamente. Como cada capítulo tem exercícios para que você possa praticar o que aprendeu, basta ganhar experiência com programação para começar. Todos os códigos estão disponíveis no GitHub. A obra também foi atualizada com a TensorFlow 2 e a versão mais recente da Scikit-Learn.

    - Compreenda os fundamentos do aprendizado de máquina por meio de um projeto end-to-end usando a Scikit-Learn e o Pandas.
    - Aprenda a detecção de objetos, segmentação semântica, mecanismos de atenção, modelos de linguagem, GANs e muito mais.
    - Explore a Keras API, a API oficial de alto nível da TensorFlow 2.
    - Disponibilize em produção modelos TensorFlow usando a Data API, API de estratégias de distribuição, TF Transform e TF-Serving.
    - Implementação no Google Cloud AI Platform ou em dispositivos móveis.
    - Explore técnicas de aprendizado não supervisionado, como redução de dimensionalidade, clusterização e detecção de anomalias.
    - Crie agentes de aprendizagem autônomos por meio do aprendizado por reforço com a biblioteca TF-Agents.
  • Sobre o Autor
  • Especificação

    Especificações

    Sobre o AutorAurélien Géron

    É consultor de aprendizado de máquina e palestrante. 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:640
    Origem:Internacional
    Editora:Alta Books Editora
    Idioma:Português
    Edição:2ª
    Ano:2021
    ISBN:9788550815480
    Encadernação:Brochura
    Autor:Aurélien Géron
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