書名:精通機器學習|使用Scikit-Learn, Keras與TensorFlow 第三版

原文書名:Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 3rd Edition


9786263246676精通機器學習|使用Scikit-Learn, Keras與TensorFlow 第三版
  • 產品代碼:

    9786263246676
  • 系列名稱:

    概論/科技趨勢
  • 系列編號:

    A712
  • 定價:

    1200元
  • 作者:

    Aurelien Geron
  • 譯者:

    賴屹民
  • 頁數:

    848頁
  • 開數:

    18.5x23x3.82
  • 裝訂:

    平裝
  • 上市日:

    20240111
  • 出版日:

    20240111
  • 出版社:

    歐萊禮
  • CIP:

  • 市場分類:

    電腦資訊
  • 產品分類:

    書籍免稅
  • 聯合分類:

    電腦資訊類
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    ※在庫量小
商品簡介


建立智慧型系統的概念、工具與技術

「這是一本出色的機器學習資源,包含淺顯易懂的解說,以及豐富的實用技巧。」
—François Chollet
Keras作者,《Deep Learning with Python》作者

「本書是運用神經網路來解決問題的絕佳入門資源,涵蓋理論及實踐。推薦給想學習實用機器學習技術的人。」
—Pete Warden
TensorFlow行動主管

深度學習在經歷了一系列的突破之後,已經推動了整個機器學習領域的發展。如今,即使是對於這項技術非常陌生的程式設計師,也能夠使用簡單、高效率的工具,寫出能從資料中學習的程式。這本暢銷書使用具體的例子、最少的理論,以及具備生產水準的Python框架(Scikit-Learn、Keras和TensorFlow)來協助你直接瞭解智慧系統的建構概念與工具。

在這本第三版中,作者Aurélien Géron將探索一系列的技術,從簡單的線性回歸開始,逐步發展到深度神經網路。本書包含許多範例程式和習題來幫助活用所學,只要具備一些程式設計經驗即可入門。

•使用Scikit-Learn自始至終完成機器學習專案
•探索多種模型,包括支援向量機、決策樹、隨機森林,和集成方法
•運用無監督學習技術,例如降維、聚類法和異常檢測
•深入探討神經網路架構,包括摺積神經網路、遞迴網路、生成對抗網路、自動編碼器、擴散模型、轉換器
•使用TensorFlow和Keras建構和訓練神經網路,以進行計算機視覺、自然語言處理、生成模型和深度強化學習

作者簡介


Aurélien Géron 是位機器學習顧問。他曾經於Google任職,在2013年至2016年帶領YouTube的影片分類團隊。他也是Wifirst的創始人兼CTO(自2002年至2012年),並且是電信諮詢公司Polyconseil創始人兼CTO(於2011年)。