Mašinsko učenje: Scikit-Learn, Keras i TensorFlow

Autor: Aurelien Geron

Kroz seriju otkrića, duboko učenje dalo je zamah celom polju mašinskog učenja. Sada čak i programeri koji skoro ništa ne znaju o ovoj tehnologiji mogu da koriste jednostavne, efikasne alate za primenu programa sposobnih za učenje iz podataka. Ažurirano izdanje ove najprodavanije knjige koristi konkretne primere, minimalno teorije i Pythonove radne okvire spremne za upotrebu kako bi vam pomogli da steknete intuitivno razumevanje koncepata i alata za izgradnju inteligentnih sistema.
Naučićete niz tehnika koje možete brzo da upotrebite. Uz vežbe u svakom poglavlju koje će vam pomoći da primenite naučeno, sve što vam je potrebno je iskustvo programiranja da biste krenuli. Celokupan kôd je dostupan na GitHubu. Ažuriran je na TensorFlow 2 i najnoviju verziju Scikit-Learna...• Naučite osnove mašinskog učenja kroz projekat od početka do kraja koristeći Scikit-Learn.• Izgradite i obučite razne arhitekture neuronskih mreža za klasifikaciju i regresiju koristeći TensorFlow 2.• Saznajte o detekciji objekata, semantičkoj segmentaciji, mehanizmima pažnje, jezičkim modelima, GAN-ovima i još mnogo toga.• Istražite Keras API, zvanični API visokog nivoa za TensorFlow 2.• Pustite u primenu modele TensorFlow koristeći TensorFlowov Data API, API strategije distribucije, TF Transform i TF-Serving.• Primenite na Google Cloud AI platformi ili na mobilnim uređajima.• Upotrebite tehnike nenadgledanog učenja, kao što su redukcija dimenzija, klasterovanje i otkrivanje anomalija.• Stvorite samostalne agente za učenje pomoću forsiranog učenja, uz korišćenje biblioteke TF