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[Book] Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and Tensorflow Concepts, Tools, and Techniques for Building Intelligent Systems

Paperback
Geron, Aurelien 지음 | O'Reilly Media | 2017년 02월 14일

이 책의 다른 상품 정보

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  • MANNING, O'REILLY, PACKT, WILE..
    2016.03.07 ~ 2020.12.31
상품상세정보
ISBN 9781491962299(1491962291)
쪽수 581쪽
언어 English
크기 178(W) X 233(H) (mm)
제본형태 페이퍼백-Paperback
총권수 1권
Textual Format Computer Applications
리딩지수 Level General Adult

책소개

이 책이 속한 분야

*Graphics in this book are printed in black and white.

Through a series of recent 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 practical book shows you how.

By using concrete examples, minimal theory, and two production-ready Python frameworks-scikit-learn and TensorFlow-author Aurelien Geron helps you gain an intuitive understanding of the concepts and tools for building intelligent systems. You’ll learn a range of techniques, starting with simple linear regression and progressing to deep neural networks. With exercises in each chapter to help you apply what you’ve learned, all you need is programming experience to get started.

*Explore the machine learning landscape, particularly neural nets
*Use scikit-learn to track an example machine-learning project end-to-end
*Explore several training models, including support vector machines, decision trees, random forests, and ensemble methods
*Use the TensorFlow library to build and train neural nets
*Dive into neural net architectures, including convolutional nets, recurrent nets, and deep reinforcement learning
*Learn techniques for training and scaling deep neural nets
*Apply practical code examples without acquiring excessive machine learning theory or algorithm details

원서번역서 내용 엿보기

인공지능 분야에 종사한다면 반드시 읽어야 하는
머신러닝 전문가로 이끄는 최고의 실전 지침서!

최근의 눈부신 혁신들로 딥러닝은 머신러닝 분야 전체를 뒤흔들고 있습니다. 이제 이 기술을 거의 모르는 프로그래머도 데이터로부터 학습하는 프로그램을 어렵지 않게 작성할 수 있습니다. 이 책은 그 지름길입니다. 구체적인 예, 핵심 이론, 검증된 두 프레임워크(사이킷런, 텐서플로)를 이용해 지능형 시스템을 구축하는 개념과 방법을 확실하게 알려줍니다. 또한, 각 장의 연습문제는 본문에서 익힌 기법을 실전에 응용하는 데 큰 도움이 될 것입니다.

이 책의 원서번역서

저자소개

저자 : Geron, Aurelien

Aurelien Geron is a Machine Learning consultant. A former Googler, he led the YouTube video classification team from 2013 to 2016. He was also a founder and CTO of Wifirst from 2002 to 2012, a leading Wireless ISP in France, and a founder and CTO of Polyconseil in 2001, the firm that now manages the electric car sharing service Autolib'.Before this he worked as an engineer in a variety of domains: finance (JP Morgan and Societe Generale), defense (Canada's DOD), and healthcare (blood transfusion). He published a few technical books (on C++, WiFi, and Internet architectures), and was a Computer Science lecturer in a French engineering school.A few fun facts: he taught his 3 children to count in binary with their fingers (up to 1023), he studied microbiology and evolutionary genetics before going into software engineering, and his parachute didn't open on the 2nd jump.

책 속으로

Objective and Approach
This book assumes that you know close to nothing about Machine Learning. Its goal is to give you the concepts, the intuitions, and the tools you need to actually implement programs capable of learning from data.

We will cover a large number of techniques, from the simplest... 더보기

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  • 문장이 이해하기 쉬우며  추상적인 서술이 아닌 수식에 근거한 설명이 마음에 든다.  보통 수식이 포함되면 어려워지는데, 수식을 간결하게 설명하였다. Scikit-Learn과 Tensorflow의 기초를 단단히 하기에 적합하기 때문에, 실무에도 적합한 책이다. 아쉬운 점은 Unsupervised learning에 대한 부분이 약하다. PCA를 제외하고는 관련된 내용이 없다. Deep Learning 부분은 앞부분에 비해 살짝 실망스러웠다. 특히 Back Propagation 부분... 더보기

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