Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow

  • Autor: Aurélien Géron
  • Editorial: O'Reilly Media
  • Observaciones: 3rd Edition

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Disponible  

Precio: 93,32 €    88,65 €

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow

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Material válido paraClase de materialTipo de materialCarreraCurso
TÉCNICAS DE APRENDIZAJE PROFUNDO EN LA INDUSTRIAUnidad DidácticaBásicoMÁSTER UNIVERSITARIO EN INDUSTRIA CONECTADA 
APRENDIZAJE PROFUNDOUnidad DidácticaBásicoMÁSTER UNIVERSITARIO EN INVESTIGACIÓN EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL 
SISTEMAS ADAPTATIVOS EN EDUCACIÓNUnidad DidácticaBásicoMÁSTER UNIVERSITARIO EN INVESTIGACIÓN EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL 
APRENDIZAJE AUTOMÁTICO IUnidad DidácticaBásicoMÁSTER UNIVERSITARIO EN INGENIERÍA Y CIENCIA DE DATOS 
DEEP LEARNINGUnidad DidácticaBásicoMÁSTER UNIVERSITARIO EN INGENIERÍA Y CIENCIA DE DATOS 
MINERÍA DE DATOS EN EDUCACIÓN Y MODELADO DEL ESTUDIANTEUnidad DidácticaBásicoMÁSTER UNIVERSITARIO EN INGENIERÍA DE LAS TECNOLOGÍAS EDUCATIVAS 

Reseña

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

Detalles

  • Nº de edición:
  • Año de edición: 2022
  • Número de reimpresión:
  • Año de reimpresión: 0
  • Lugar: INGLATERRA
  • Dimensiones: 25X18X5
  • Páginas: 0
  • Soporte:
  • ISBN: 9781098125974