Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn

Эта книга представляет собой всестороннее руководство по машинному обучению и глубокому обучению с использованием Python, PyTorch и Scikit-Learn. Она охватывает как фундаментальные концепции, так и передовые архитектуры, включая трансформеры и графовые нейронные сети. Каждая глава содержит практические примеры кода, которые помогут применить теорию к реальным задачам. Книга подходит как для начинающих, так и для опытных специалистов, желающих углубить свои знания в области AI и ML.

Авторы, включая известного эксперта Sebastian Raschka, уделяют особое внимание практическому применению методов, начиная от линейной регрессии и заканчивая сложными нейросетевыми архитектурами. Вы узнаете, как использовать Scikit-Learn для классических алгоритмов ML и PyTorch для построения и обучения глубоких нейронных сетей. Книга также включает главы по обработке естественного языка, компьютерному зрению и работе с графовыми данными.

Благодаря четкой структуре и обилию примеров, это издание станет незаменимым ресурсом для всех, кто хочет освоить современные методы машинного обучения и глубокого обучения. Вы научитесь не только использовать готовые библиотеки, но и понимать внутренние механизмы алгоритмов, что позволит вам создавать собственные инновационные решения.