Il laboratorio di apprendimento automatico - Seconda edizione: Preparatevi a sviluppare algoritmi di apprendimento automatico ad alte prestazioni con scikit-learn.

Recensioni dei lettori

Il libro è molto apprezzato come introduzione accessibile all'apprendimento automatico utilizzando Python, in particolare la libreria scikit-learn. Offre un approccio pratico, concentrandosi sull'applicazione e sull'esperienza pratica piuttosto che su una profonda conoscenza teorica, rendendolo ideale per i principianti.

Ben scritto e facile da seguire, approccio pratico con una forte attenzione all'uso di scikit-learn, copre vari algoritmi di apprendimento automatico popolari, include pratica ed esempi reali, ottimo per i principianti che desiderano una comprensione di base e una rapida introduzione all'apprendimento automatico.

Manca un'esplorazione approfondita dei concetti matematici o statistici alla base degli algoritmi, potrebbe essere troppo elementare per chi cerca una comprensione teorica dell'apprendimento automatico.

(basato su 6 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

The Machine Learning Workshop - Second Edition: Get ready to develop your own high-performance machine learning algorithms with scikit-learn

Contenuto del libro:

Un approccio completo e graduale alla comprensione dell'apprendimento automatico.

Caratteristiche principali

⬤ Scoprire come applicare l'API uniforme di scikit-learn in tutti i tipi di modelli di apprendimento automatico.

⬤ Comprendere la differenza tra modelli di apprendimento supervisionati e non supervisionati.

⬤ Rafforzare la comprensione dei concetti di apprendimento automatico lavorando su esempi reali.

Descrizione del libro

Gli algoritmi di apprendimento automatico sono parte integrante di quasi tutte le applicazioni moderne. Per rendere il processo di apprendimento più rapido e accurato, è necessario uno strumento sufficientemente flessibile e potente per aiutarvi a costruire algoritmi di apprendimento automatico in modo rapido e semplice. Con The Machine Learning Workshop, imparerete a padroneggiare la libreria scikit-learn e diventerete esperti nello sviluppo di algoritmi di apprendimento automatico intelligenti.

Il workshop sull'apprendimento automatico inizia con la dimostrazione del funzionamento degli algoritmi di apprendimento non supervisionato e supervisionato, analizzando un set di dati reali di clienti del commercio all'ingrosso. Una volta acquisite le nozioni di base, svilupperete una rete neurale artificiale utilizzando scikit-learn e migliorerete le sue prestazioni attraverso la messa a punto degli iperparametri. Verso la fine del workshop, studierete il dataset delle attività di marketing di una banca e costruirete modelli di apprendimento automatico in grado di elencare i clienti che probabilmente sottoscriveranno un deposito a termine. Imparerete anche a confrontare questi modelli e a selezionare quello ottimale.

Alla fine del workshop sul Machine Learning, non solo avrete imparato la differenza tra modelli supervisionati e non supervisionati e le loro applicazioni nel mondo reale, ma avrete anche sviluppato le competenze necessarie per iniziare a programmare i vostri algoritmi di apprendimento automatico.

Che cosa imparerete?

⬤ Capire come selezionare l'algoritmo più adatto al proprio set di dati e al risultato desiderato.

⬤ Esplorare gli algoritmi più diffusi nel mondo reale, come K-means, Mean-Shift e DBSCAN.

⬤ Scoprire i diversi approcci per risolvere i problemi di classificazione dell'apprendimento automatico.

⬤ Sviluppare strutture di reti neurali utilizzando il pacchetto scikit-learn.

⬤ Utilizzare l'algoritmo NN per creare modelli per la previsione di risultati futuri.

⬤ Eseguire l'analisi degli errori per migliorare le prestazioni del modello.

A chi è rivolto questo libro

Il Laboratorio di apprendimento automatico è perfetto per i principianti dell'apprendimento automatico. È necessaria un'esperienza di programmazione in Python, anche se non è necessaria una conoscenza preliminare di scikit-learn e dell'apprendimento automatico.