Aprende Machine Learning con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow

Gràcies a diversos èxits innovadors, el 'deep learning' ha donat un gran impuls a tot el camp del 'machine learning'. Ara, fins i tot programadors que gairebé no saben res d'aquesta tecnologia poden utilitzar eines senzilles i eficaces per implementar programes capaços d'aprendre a partir de dades. Aquest 'best seller' utilitza exemples concrets, una teoria mínima i 'frameworks' de Python llestos per a la producció (Scikit Learn, Keras i TensorFlow) per ajudar-te a obtenir una comprensió intuïtiva dels conceptes i eines per crear sistemes intel·ligents. Amb aquesta tercera edició actualitzada, l'autor Aurélien Géron explora una varietat de tècniques que van des d'una regressió lineal simple a xarxes neuronals profundes. Hi ha exemples de codi i exercicis per tot el llibre per ajudar-te a aplicar el que has après, l'únic que necessites per començar és experiència en programació: * Utilitza Scikit-Learn per fer un seguiment d'un projecte de 'machine learning' d'exemple de principi a fi. * Explora diversos models, incloent màquines de vectors suport, arbres de decisió, random forests i mètodes d'assemblatge. * Aprofita tècniques d'aprenentatge no supervisat, com ara la reducció de dimensionalitat, l'agrupament i la detecció d'anomalies. * Submergeix-te en arquitectures de xarxes neuronals, incloent xarxes convolucionals, xarxes recurrents, xarxes generatives antagòniques, autocodificadors, models de difusió i transformadors. * Utilitza TensorFlow i Keras per crear i entrenar xarxes neuronals per a visió per ordinador, processament del llenguatge natural, models generatius i aprenentatge profund per reforç.