Hands-on Machine Learning With Scikit-learn, Keras, and Tensorflow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems

Impara a costruire sistemi intelligenti con Machine Learning

"Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow" ti guida attraverso i concetti, gli strumenti e le tecniche essenziali per sviluppare sistemi intelligenti. Questa terza edizione aggiornata, scritta da Aurélien Géron, è una risorsa preziosa sia per i principianti che per i professionisti esperti nel campo del machine learning.

Un approccio pratico e intuitivo

Il libro adotta un approccio pratico, utilizzando esempi concreti e framework Python come Scikit-Learn, Keras e TensorFlow. Invece di concentrarsi eccessivamente sulla teoria, ti permette di acquisire un'esperienza diretta nella costruzione di modelli di machine learning.

Cosa imparerai

• Progetti end-to-end: Utilizza Scikit-Learn per gestire un progetto di machine learning dalla A alla Z.
• Modelli avanzati: Esplora diversi modelli, tra cui macchine a vettori di supporto, alberi decisionali, random forest e metodi di ensemble.
• Apprendimento non supervisionato: Scopri tecniche di riduzione della dimensionalità, clustering e rilevamento di anomalie.
• Reti neurali profonde: Approfondisci le architetture delle reti neurali, incluse reti convoluzionali, reti ricorrenti, generative adversarial networks, autoencoder, diffusion models e transformers.
• TensorFlow e Keras: Utilizza TensorFlow e Keras per costruire e addestrare reti neurali per computer vision, elaborazione del linguaggio naturale, modelli generativi e deep reinforcement learning.

A chi si rivolge

Questo libro è ideale per:

• Sviluppatori che desiderano entrare nel mondo del machine learning.
• Professionisti che vogliono approfondire le proprie competenze e utilizzare strumenti all'avanguardia.
• Studenti e ricercatori interessati all'applicazione pratica del machine learning.

Perché scegliere questo libro

• Aggiornato: Copre le ultime novità nel campo del machine learning e del deep learning.
• Pratico: Offre numerosi esempi di codice ed esercizi per mettere in pratica ciò che hai imparato.
• Completo: Tratta una vasta gamma di argomenti, dalle basi del machine learning alle tecniche più avanzate.
• Chiaro: Spiega i concetti in modo semplice e comprensibile, anche per chi non ha una solida base matematica.

Con "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow", avrai a disposizione una guida completa e pratica per costruire sistemi intelligenti e affrontare le sfide del mondo reale.

Use scikit-learn to track an example ML project end to end
Explore several models, including support vector machines, decision trees, random forests, and ensemble methods
Exploit unsupervised learning techniques such as dimensionality reduction, clustering, and anomaly detection
Dive into neural net architectures, including convolutional nets, recurrent nets, generative adversarial networks, autoencoders, diffusion models, and transformers
Use TensorFlow and Keras to build and train neural nets for computer vision, natural language processing, generative models, and deep reinforcement learning