Это исчерпывающее руководство по машинному обучению и глубокому обучению с помощью Python.
Изучите машинное обучение с помощью Python, подробное руководство по машинному обучению и глубокому обучению с помощью Python. Он действует как пошаговое руководство и справочник, к которому вы будете постоянно возвращаться при создании систем машинного обучения. Это отличное руководство по машинному обучению с помощью Python для создания интеллектуальных веб-приложений и мобильных приложений. Если вы новый разработчик и думаете об изучении машинного обучения, то это приложение станет вашим лучшим другом. Машинное обучение — это в основном область компьютерных наук, с помощью которой компьютерные системы могут придавать смысл данным почти так же, как это делают люди.
Это приложение содержит четкие пояснения, визуализации и рабочие примеры. Это приложение подробно описывает все основные методы машинного обучения.
Чему вы научитесь в этом приложении?
- Овладейте основами, моделями и методами, позволяющими машинам «учиться» на данных.
- Используйте scikit-learn для машинного обучения и TensorFlow для глубокого обучения.
- Применяйте машинное обучение к классификации изображений, анализу настроений, интеллектуальным веб-приложениям и многому другому.
- Создавайте и обучайте нейронные сети, GAN и другие модели.
- Откройте для себя лучшие практики для оценки и настройки моделей
- Прогнозировать непрерывные целевые результаты с помощью регрессионного анализа
- Углубитесь в текстовые данные и данные из социальных сетей, используя анализ настроений.
Если вы немного знаете Python и хотите использовать машинное и глубокое обучение, скачайте это приложение. Если вы хотите начать с нуля или расширить свои знания в области машинного обучения, это важный ресурс. Это приложение, написанное для разработчиков и специалистов по данным, которые хотят создавать практический код машинного обучения и глубокого обучения, идеально подходит для всех, кто хочет научить компьютеры учиться на основе данных. Это приложение также будет полезно для выпускников, аспирантов и студентов-исследователей, которые либо интересуются этим предметом, либо включают этот предмет в свою учебную программу.