Learn Machine Learning Now PRO

To kompleksowy przewodnik po uczeniu maszynowym i uczeniu głębokim w Pythonie

Naucz się uczenia maszynowego w języku Python — kompleksowy przewodnik po uczeniu maszynowym i uczeniu głębokim w języku Python. Działa zarówno jako samouczek krok po kroku, jak i jako odniesienie, do którego będziesz wracać podczas tworzenia systemów uczenia maszynowego. To jest doskonały przewodnik po uczeniu maszynowym z Pythonem do tworzenia inteligentnych aplikacji internetowych i mobilnych. Jeśli jesteś nowym programistą i myślisz o nauce ML, ta aplikacja będzie Twoim najlepszym przyjacielem. Uczenie maszynowe to w zasadzie dziedzina informatyki, za pomocą której systemy komputerowe mogą dostarczać sens danych w taki sam sposób, jak robią to ludzie.

Ta aplikacja jest pełna jasnych wyjaśnień, wizualizacji i przykładów roboczych. Ta aplikacja szczegółowo omawia wszystkie niezbędne techniki uczenia maszynowego.

Czego nauczysz się w tej aplikacji?

- Opanuj struktury, modele i techniki, które umożliwiają maszynom „uczenie się” na podstawie danych

- Użyj scikit-learn do uczenia maszynowego i TensorFlow do głębokiego uczenia

- Zastosuj uczenie maszynowe do klasyfikacji obrazów, analizy sentymentu, inteligentnych aplikacji internetowych i nie tylko

- Buduj i trenuj sieci neuronowe, GAN i inne modele

- Odkryj najlepsze praktyki oceny i tuningu modeli

- Przewiduj ciągłe wyniki docelowe za pomocą analizy regresji

- Zagłęb się w dane tekstowe i media społecznościowe, korzystając z analizy sentymentu

Jeśli znasz trochę Pythona i chcesz korzystać z uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się, pobierz tę aplikację. Niezależnie od tego, czy chcesz zacząć od zera, czy poszerzyć swoją wiedzę na temat uczenia maszynowego, jest to niezbędny zasób. Ta aplikacja, napisana dla programistów i analityków danych, którzy chcą tworzyć praktyczne uczenie maszynowe i kod głębokiego uczenia, jest idealna dla każdego, kto chce nauczyć komputery uczenia się na podstawie danych. Ta aplikacja będzie również przydatna dla absolwentów, doktorantów i studentów, którzy interesują się tym tematem lub mają ten przedmiot jako część swojego programu nauczania.