Mãos à obra: aprendizado de máquina com Scikit-Learn & TensorFlow, de Géron, Aurélien. Editorial Starling Alta Editora E Consultoria Eireli, tapa mole en português, 2019
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O que você precisa saber sobre este produto
- Ano de publicação: 2019
- Capa do livro: Mole
- Gênero: Informática e tecnologia.
- Subgênero: Computadores.
- Número de páginas: 576.
- Dimensões: 160mm largura x 230mm altura.
- Peso: 500g.
- ISBN: 9788550803814.
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Características do produto
Características principais
Título do livro | Mãos à obra |
---|---|
Subtítulo do livro | aprendizado de máquina com Scikit-Learn & TensorFlow |
Autor | Géron, Aurélien |
Idioma | Português |
Editora do livro | Starling Alta Editora E Consultoria Eireli |
Capa do livro | Mole |
Ano de publicação | 2019 |
Outras características
Quantidade de páginas | 576 |
---|---|
Altura | 230 mm |
Largura | 160 mm |
Peso | 500 g |
Gênero do livro | Informática e tecnologia |
Subgêneros do livro | Computadores |
ISBN | 9788550803814 |
Descrição
CONCEITOS, FERRAMENTAS E TÉCNICAS PARA A CONSTRUÇÃO DE SISTEMAS INTELIGENTES. Com uma série de recentes avanços, o aprendizado profundo impulsionou todo o campo do aprendizado de máquina. Agora, mesmo os programadores que pouco sabem sobre esta tecnologia podem utilizar ferramentas simples e eficientes para implementar programas capazes de aprender com dados. Este livro prático mostra como fazê-lo.Utilizando exemplos concretos, uma teoria mínima e duas estruturas Python prontas para produção - Scikit-Learn e TensorFlow - o autor Aurélien Géron ajuda você a adquirir uma compreensão intuitiva dos conceitos e ferramentas para a construção de sistemas inteligentes. Você aprenderá uma variedade de técnicas, começando com uma regressão linear simples e progredindo para redes neurais profundas. Com exercícios em cada capítulo para ajudá-lo a aplicar o que aprendeu, você só precisa ter experiência em programação para começar. - Explore o cenário do aprendizado de máquina, especialmente as redes neurais- Utilize o Scikit-Learn para acompanhar um exemplo de projeto de aprendizado de máquina de ponta a ponta- Examine vários modelos de treinamento, incluindo máquinas de vetor de suporte, árvores de decisão, florestas aleatórias emétodos de ensemble- Use a biblioteca TensorFlow para construir e treinar redes neurais- Mergulhe em arquiteturas de rede neural, incluindo redes convolutivas, redes recorrentes e aprendizado por reforço profundo- Aprenda técnicas para treinamento e dimensionamento de redes neurais profundas- Aplique exemplos práticos de código sem recorrer a teorias excessivas ou detalhes de algoritmo do aprendizado de máquinas
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