Description du livre
Adopter une approche systématique pour comprendre les principes fondamentaux de l'apprentissage machine et de l'apprentissage approfondi à partir de la base et comment ils sont appliqués dans la pratique. Vous utiliserez ce guide complet pour construire et déployer des modèles d'apprentissage pour traiter des cas d'utilisation complexes tout en tirant parti des ressources informatiques de la plate-forme Google Cloud.
L'auteur Ekaba Bisong vous montre comment les outils et les techniques d'apprentissage machine sont utilisés pour prédire ou classer des événements en fonction d'un ensemble d'interactions entre des variables appelées caractéristiques ou attributs dans un ensemble de données particulier. Il vous enseigne comment l'apprentissage profond étend l'algorithme d'apprentissage machine des réseaux de neurones pour apprendre des tâches complexes qui sont difficiles à exécuter pour les ordinateurs, comme la reconnaissance des visages et la compréhension des langues. Et vous saurez comment tirer parti de l'informatique dans les nuages pour accélérer la science des données et les déploiements d'apprentissage machine.
Construire des modèles d'apprentissage machine et d'apprentissage approfondi sur Google Cloud Platformest divisé en huit parties qui couvrent les principes fondamentaux de l'apprentissage machine et de l'apprentissage approfondi, le concept de la science des données et des services cloud, la programmation pour la science des données à l'aide de la pile Python, l'infrastructure et les produits Google Cloud Platform (GCP), les analyses avancées sur GCP et le déploiement de solutions complètes d'apprentissage machine sur GCP.
Ce que vous apprendrez
Comprendre les principes et les fondamentaux de l'apprentissage machine et de l'apprentissage approfondi, les algorithmes, comment les utiliser, quand les utiliser et comment interpréter vos résultats.Connaître les concepts de programmation pertinents pour la conception et le développement de machines et d'apprentissage approfondi à l'aide de la pile Python.
Construire et interpréter des modèles d'apprentissage machine et profond
Utiliser les outils et services de la plate-forme Google Cloud Platform pour développer et déployer des produits d'apprentissage machine à grande échelle et des produits d'apprentissage approfondi.
Connaître les différentes facettes et les choix de conception à considérer lors de la modélisation d'un problème d'apprentissage.
Productionaliser les modèles d'apprentissage machine en produits logiciels
A qui s'adresse ce livre ?
Débutants à la pratique de la science des données et de l'apprentissage machine appliqué, scientifiques des données à tous les niveaux, ingénieurs d'apprentissage machine, ingénieurs/architectes de données de la plate-forme Google Cloud, et développeurs de logiciels.