Hands-on machine learning with scikit-learn, keras, and TensorFlow

Aurélien Géron

600 pages, parution le 11/10/2019 (2^eme édition)

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Résumé

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 Aurélien Géron 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

L'auteur - Aurélien Géron

Aurélien Géron est consultant en Machine Learning. Il a travaillé chez Google de 2013 à 2016, où il dirigeait l'équipe de classification automatique des vidéos sur YouTube. Auparavant, il a créé et développé Wifirst, aujourd'hui l'un des leaders de l'Internet sans fil en France, ainsi que la société de conseil Polyconseil. Il a également enseigné en écoles d'ingénieurs.

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Caractéristiques techniques

	PAPIER
Éditeur(s)	O'Reilly
Auteur(s)	Aurélien Géron
Parution	11/10/2019
Édition	2^eme édition
Nb. de pages	600
Couverture	Broché
Intérieur	Noir et Blanc
EAN13	9781492032649