Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems

Это второе издание популярного практического руководства по машинному обучению, написанное экспертом в области искусственного интеллекта Орельеном Жероном. Книга предлагает читателям глубокое погружение в мир машинного обучения через призму самых востребованных инструментов: Scikit-Learn, Keras и TensorFlow.

Книга разделена на две части. Первая часть посвящена основам машинного обучения и охватывает такие темы, как типы обучаемых систем, основные проблемы и методы оценки моделей, классификация, обучение моделей, опорные векторы, деревья решений, ансамблевые методы и снижение размерности. Каждая глава сопровождается практическими примерами и упражнениями, позволяющими закрепить материал.

Вторая часть фокусируется на нейронных сетях и глубоком обучении. Читатели познакомятся с основами нейронных сетей, обучат глубокие нейронные сети, изучат сверточные и рекуррентные сети, а также методы обработки естественного языка и обучения с подкреплением. Особое внимание уделяется использованию библиотек TensorFlow и Keras для построения и обучения моделей.

Книга отличается практическим подходом: теоретические концепции подкрепляются реальными примерами кода, которые можно запустить и модифицировать. Автор объясняет сложные темы доступным языком, что делает книгу подходящей как для начинающих, так и для опытных специалистов, желающих систематизировать свои знания.

Второе издание было обновлено с учетом последних версий библиотек и включает новые темы, такие как обработка естественного языка с помощью RNN и внимание, а также обучение с подкреплением. Книга станет незаменимым ресурсом для всех, кто хочет освоить машинное обучение и глубокое обучение на практике.