Costruire modelli di apprendimento automatico e di apprendimento profondo su Google Cloud Platform: Una guida completa per i principianti

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Titolo originale:

Building Machine Learning and Deep Learning Models on Google Cloud Platform: A Comprehensive Guide for Beginners

Contenuto del libro:

Un approccio sistematico per comprendere i fondamenti dell'apprendimento automatico e dell'apprendimento profondo da zero e la loro applicazione pratica. Questa guida completa vi consentirà di costruire e distribuire modelli di apprendimento per risolvere casi d'uso complessi, sfruttando le risorse computazionali di Google Cloud Platform.

L'autore Ekaba Bisong mostra come gli strumenti e le tecniche di apprendimento automatico vengono utilizzati per prevedere o classificare gli eventi in base a un insieme di interazioni tra variabili note come caratteristiche o attributi in un particolare set di dati. Vi insegna come il deep learning estenda l'algoritmo di apprendimento automatico delle reti neurali per apprendere compiti complessi e difficili da eseguire per i computer, come il riconoscimento dei volti e la comprensione delle lingue. E saprete come sfruttare il cloud computing per accelerare le implementazioni di data science e machine learning.

Il libro Building Machine Learning and Deep Learning Models on Google Cloud Platform è suddiviso in otto parti che trattano i fondamenti dell'apprendimento automatico e dell'apprendimento profondo, il concetto di scienza dei dati e i servizi cloud, la programmazione per la scienza dei dati utilizzando lo stack Python, l'infrastruttura e i prodotti di Google Cloud Platform (GCP), l'analisi avanzata su GCP e la distribuzione di pipeline end-to-end di soluzioni di apprendimento automatico su GCP.

Cosa imparerete

⬤ Comprendere i principi e i fondamenti del machine learning e del deep learning, gli algoritmi, come usarli, quando usarli e come interpretare i risultati.

⬤ Conoscere i concetti di programmazione rilevanti per la progettazione e lo sviluppo dell'apprendimento automatico e profondo utilizzando lo stack Python.

⬤ Costruire e interpretare modelli di apprendimento automatico e profondo.

⬤ Utilizzare gli strumenti e i servizi di Google Cloud Platform per sviluppare e distribuire prodotti di machine learning e deep learning su larga scala.

⬤ Essere consapevoli delle diverse sfaccettature e delle scelte progettuali da considerare quando si modella un problema di apprendimento.

⬤ Produrre modelli di apprendimento automatico in prodotti software.

Per chi è questo libro

Principianti della scienza dei dati e dell'apprendimento automatico applicato, scienziati dei dati a tutti i livelli, ingegneri dell'apprendimento automatico, ingegneri/architetti dei dati di Google Cloud Platform e sviluppatori di software.