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[Book] Python Machine Learning Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow 2

3/E | Paperback
Raschka, Sebastian 지음 | Packt Publishing | 2019년 12월 09일
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    2016.03.07 ~ 2022.12.31
상품상세정보
ISBN 9781789955750(1789955750)
쪽수 770쪽
언어 English
크기 191(W) X 235(H) (mm)
3/E
제본형태 Paperback
총권수 1권

책소개

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Python Machine Learning, Third Edition is a comprehensive guide to machine learning and deep learning with Python. It acts as both a step-by-step tutorial, and a reference you'll keep coming back to as you build your machine learning systems.

Packed with clear explanations, visualizations, and working examples, the book covers all the essential machine learning techniques in depth. While some books teach you only to follow instructions, with this machine learning book, Raschka and Mirjalili teach the principles behind machine learning, allowing you to build models and applications for yourself.

Updated for TensorFlow 2.0, this new third edition introduces readers to its new Keras API features, as well as the latest additions to scikit-learn. It's also expanded to cover cutting-edge reinforcement learning techniques based on deep learning, as well as an introduction to GANs. Finally, this book also explores a subfield of natural language processing (NLP) called sentiment analysis, helping you learn how to use machine learning algorithms to classify documents.

This book is your companion to machine learning with Python, whether you're a Python developer new to machine learning or want to deepen your knowledge of the latest developments.

원서번역서 내용 엿보기

아마존 머신 러닝 분야 베스트셀러! 그 명성 그대로!
머신 러닝, 딥러닝 핵심 알고리즘에서 GAN, 강화 학습까지!

코드 실행만으로는 머신 러닝과 딥러닝을 충분히 이해할 수 없다. 머신 러닝과 딥러닝을 제대로 이해하고 싶다면 코드 외에도 관련 이론과 알고리즘의 뒤편에 있는 수학 개념을 알아야 한다. 이 책은 이해를 돕는 개념 설명, 머신 러닝과 딥러닝 핵심 알고리즘의 작동 방식과 사용 방법, 그 밑바탕이 되는 수학, 실용적인 예제, 빠지기 쉬운 함정을 피하는 방법까지 이론과 코드를 균형 있게 설명한다. 파이썬 언어와 파이썬 기반의 머신 러닝 핵심 라이브러리(SciPy, NumPy, scikit-learn, Matplotlib, Pandas)를 사용해 머신 러닝을, 텐서플로(TensorFlow 2)를 사용해 딥러닝을 실습해본다. 특히 딥러닝은 최신 텐서플로 2에 맞춰 대폭 수정 및 보강되었다. 그러고 나서 GAN과 강화 학습도 자세하게 다룬다. 머신 러닝과 딥러닝 기본기를 탄탄하게 다지고 싶은 분께 추천한다.

목차

Giving Computers the Ability to Learn from Data
Training Simple Machine Learning Algorithms for Classification
A Tour of Machine Learning Classifiers Using scikit-learn
Building Good Training Datasets - Data Preprocessing
Compressing Data via Dimensionality Reduction
Learning Best Practices for Model Evaluation and Hyperparameter Tuning
Combining Different Models for Ensemble Learning
Applying Machine Learning to Sentiment Analysis
Embedding a Machine Learning Model into a Web Application
Predicting Continuous Target Variables with Regression Analysis
Working with Unlabeled Data - Clustering Analysis
Implementing a Multilayer Artificial Neural Network from Scratch
Parallelizing Neural Network Training with TensorFlow
Going Deeper - The Mechanics of TensorFlow
Classifying Images with Deep Convolutional Neural Networks
Modeling Sequential Data Using Recurrent Neural Networks
Generative Adversarial Networks for Synthesizing New Data
Reinforcement Learning for Decision Making in Complex Environments

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