Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow : Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems

Aurélien Géron

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Sprache: Englisch

Verlag: O'reilly Media Nov 2022, 2022

1098125975 / 9781098125974

Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH

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Neuware - Through a recent series of breakthroughs, deep learning has boosted the entire field of machine learning. Now, even programmers who know close to nothing about this technology can use simple, efficient tools to implement programs capable of learning from data. This bestselling book uses concrete examples, minimal theory, and production-ready Python frameworks (Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow) to help you gain an intuitive understanding of the concepts and tools for building intelligent systems. With this updated third edition, author Aurélien Géron explores a range of techniques, starting with simple linear regression and progressing to deep neural networks. Numerous code examples and exercises throughout the book help you apply what you've learned. Programming experience is all you need to get started. - Use Scikit-learn to track an example ML project end to end - Explore several models, including support vector machines, decision trees, random forests, and ensemble methods - Exploit unsupervised learning techniques such as dimensionality reduction, clustering, and anomaly detection - Dive into neural net architectures, including convolutional nets, recurrent nets, generative adversarial networks, autoencoders, diffusion models, and transformers - Use TensorFlow and Keras to build and train neural nets for computer vision, natural language processing, generative models, and deep reinforcement learning.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9781098125974

Titel
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow : Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems
Autor
Aurélien Géron
Verlag
O'reilly Media Nov 2022
Erscheinungsjahr
2022
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
1098125975
ISBN-13
9781098125974
Auflage
3. Auflage
Artikelgewicht
1.460 Gramm
Abmessungen
233x186x52 mm

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