Python: Approfondimenti sul Machine Learning: Sfruttare i vantaggi delle tecniche di apprendimento automatico utilizzando Python

Recensioni dei lettori

Il libro “Python: Deeper Insights into Machine Learning” offre una panoramica completa di vari argomenti relativi all'apprendimento automatico utilizzando Python, rendendolo una risorsa preziosa per chi vuole approfondire le proprie conoscenze. Pur eccellendo per ampiezza, alcuni lettori desiderano avere più esempi illustrativi in alcune aree.

Grande ampiezza di trattazione, unica nel trattare in modo completo argomenti quali le trasformazioni dei dati, i dati mancanti, la messa a punto di iperparametri, l'analisi del sentimento, le reti neurali e i casi di studio. Altamente consigliato a chi ha familiarità con Python.

Potrebbe trarre vantaggio da un maggior numero di esempi illustrativi, in particolare per le Deep Belief Networks e le Reti neurali convoluzionali.

(basato su 1 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Python: Deeper Insights into Machine Learning: Leverage benefits of machine learning techniques using Python

Contenuto del libro:

Sfrutta i vantaggi delle tecniche di apprendimento automatico utilizzando Python.

Caratteristiche principali

⬤ Migliorare e ottimizzare i sistemi di apprendimento automatico utilizzando strategie efficaci.

⬤ Sviluppare una strategia per gestire una grande quantità di dati.

⬤ Utilizzo del codice Python per implementare una serie di algoritmi e tecniche di apprendimento automatico.

Descrizione del libro

L'apprendimento automatico e l'analisi predittiva stanno diventando una delle strategie chiave per sbloccare la crescita nel difficile mercato contemporaneo. Si tratta di una delle tendenze in più rapida crescita nell'informatica moderna e tutti vogliono entrare nel campo dell'apprendimento automatico. Per ottenere un riconoscimento sufficiente in questo campo, bisogna essere in grado di comprendere e progettare un sistema di apprendimento automatico che risponda alle esigenze di un progetto.

L'idea è quella di preparare un percorso di apprendimento che vi aiuti ad affrontare le complessità del mondo reale del machine learning moderno con tecniche innovative e all'avanguardia. Inoltre, vi fornirà una solida base nel processo di progettazione dell'apprendimento automatico e vi permetterà di costruire modelli di apprendimento automatico personalizzati per risolvere problemi unici.

Il corso inizia con l'acquisizione dei fondamenti di Python. Il corso si concentra sulla risposta alle domande giuste, che si basano su un'ampia gamma di potenti librerie Python, tra cui scikit-learn Theano e Keras. Dopo aver acquisito familiarità con i concetti fondamentali di Python, è il momento di immergersi nel campo della scienza dei dati. Si otterranno così solide basi sulla progettazione dell'apprendimento automatico e si imparerà a personalizzare i modelli per risolvere i problemi.

In una fase successiva, si potranno conoscere tecniche più avanzate e acquisire un'ampia gamma di potenti competenze nell'ambito della selezione e dell'ingegnerizzazione delle caratteristiche.

Che cosa imparerete?

⬤ Imparare a scrivere codice Python pulito ed elegante che ottimizzi la forza dei vostri algoritmi.

⬤ Scoprire schemi e strutture nascoste nei dati con il clustering.

⬤ Migliorare l'accuratezza e la coerenza dei risultati utilizzando potenti tecniche di feature engineering.

⬤ Acquisire una comprensione pratica e teorica degli algoritmi di deep learning all'avanguardia.

⬤ Risolvere compiti unici costruendo modelli.

⬤ Imparare a conoscere il processo di progettazione dell'apprendimento automatico.

Per chi è questo libro?

Questo titolo si rivolge a ricercatori e scienziati dei dati che sono già nel campo della scienza dei dati e vogliono vedere l'apprendimento automatico in azione ed esplorare le sue applicazioni nel mondo reale. È necessaria una conoscenza preliminare della programmazione e della matematica in Python e una conoscenza di base dei concetti di apprendimento automatico.