Description du livre
L'approche de cette version mise à jour est basée sur la théorie des " six degrés de séparation ", qui stipule que tout et chacun est à six pas maximum et présente chaque sujet en deux parties : les concepts théoriques et la mise en œuvre pratique en utilisant des paquets Python 3 adaptés.
Vous commencerez par les bases du langage de programmation Python 3, l'historique de l'apprentissage machine, l'évolution et les cadres de développement système. Les concepts clés de l'exploration et de l'analyse des données, tels que l'analyse exploratoire, la réduction des dimensions des caractéristiques, les régressions, la prévision des séries chronologiques et leur mise en œuvre efficace dans Scikit-learn, sont également couverts. Vous apprendrez également les techniques de diagnostic et de réglage des modèles couramment utilisées. Il s'agit notamment du seuil de probabilité optimal pour la création de classes, la variance, le biais, l'ensachage, l'amplification, le vote d'ensemble, la recherche par grille, la recherche aléatoire, l'optimisation bayésienne et la technique de réduction du bruit pour les données IoT.
Enfin, vous passerez en revue les techniques avancées de text mining, les systèmes de recommandation, les réseaux neuronaux, l'apprentissage approfondi, les techniques d'apprentissage de renforcement et leur mise en œuvre. Tout le code présenté dans le livre sera disponible sous forme de blocs-notes iPython pour vous permettre d'essayer ces exemples et de les étendre à votre avantage.
Ce que vous apprendrez
Comprendre le développement et les cadres de l'apprentissage machineÉvaluer le diagnostic et la mise au point du modèle dans l'apprentissage machineExaminer l'exploration de texte, le traitement du langage naturel (NLP) et les systèmes de recommandation.Revoir l'apprentissage du renforcement et CNN
A qui s'adresse ce livre ?
Les développeurs Python, les ingénieurs de données et les ingénieurs en apprentissage machine qui cherchent à élargir leurs connaissances ou leur carrière dans le domaine de l'apprentissage machine.