Den komplette begynderguide til at forstå og bygge maskinlæringssystemer med Python

Maskinlæring med Python for Alle vil hjælpe dig med at mestre de processer, mønstre og strategier, du har brug for til at bygge effektive læringssystemer, selvom du er en absolut nybegynder. Hvis du kan skrive noget Python-kode, er denne bog noget for dig, uanset hvor lidt matematik på universitetsniveau du kender. Hovedinstruktør Mark E. Fenner bruger letforståelige historier, billeder og Python-eksempler til at kommunikere ideerne bag maskinlæring.

Mark begynder med at diskutere maskinlæring, og hvad det kan gøre; introducerer vigtige matematiske og beregningsmæssige emner på en tilgængelig måde; og fører dig gennem de første trin i at bygge, træne og evaluere læringssystemer. Trin for trin vil du udfylde komponenterne i et praktisk læringssystem, udvide din værktøjskasse og udforske nogle af feltets mest sofistikerede og spændende teknikker. Uanset om du er studerende, analytiker, videnskabsmand eller hobbyist, vil denne guides indsigt være anvendelig for ethvert læringssystem, du nogensinde bygger eller bruger.

• Forstå maskinlæringsalgoritmer, modeller og centrale maskinlæringskoncepter
• Klassificer eksempler med klassifikatorer, og kvantificer eksempler med regressionsmodeller
• Realistisk vurdering af ydeevnen af maskinlæringssystemer
• Brug feature engineering til at udglatte rå data til nyttige former
• Kæd flere komponenter sammen til ét system og finjuster dets ydeevne
• Anvend maskinlæringsteknikker på billeder og tekst
• Forbind de centrale koncepter til neurale netværk og grafiske modeller
• Udnyt Python scikit-learn-biblioteket og andre kraftfulde værktøjer

Registrer din bog for nem adgang til downloads, opdateringer og/eller rettelser, når de bliver tilgængelige. Se inde i bogen for detaljer.