Introducing Machine Learning, 1/e
Dino / Esposito Esposito
256 pages, parution le 27/12/2019
Résumé
Esposito begins by illuminating what's known about how humans and machines learn, introducing the most important classes of machine learning algorithms, and explaining what each of them can do. Esposito demystifies key concepts ranging from neural networks to supervised and unsupervised learning. Next, he explains each step needed to build a successful machine learning solution, from collecting and fine-tuning source data to building and testing your solution.
Then, building on these essentials, he guides you through constructing two complete solutions with ML.NET, Microsoft's powerful open source and cross-platform machine learning framework. Step by step, you'll create systems for performing sentiment analysis on social feeds, and analyzing traffic to predict accidents. By the time you're finished, you'll be ready to participate in data science projects and build working solutions of your own.
Caractéristiques techniques
| PAPIER | |
| Éditeur(s) | Prentice |
| Auteur(s) | Dino / Esposito Esposito |
| Parution | 27/12/2019 |
| Nb. de pages | 256 |
| EAN13 | 9780135565667 |
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