Hodnotenie:
Momentálne nie sú žiadne recenzie čitateľov. Hodnotenie je založené na 14 hlasoch.
Python Advanced Guide to Artificial Intelligence: Advanced Guide to Artificial Intelligence: Expert machine learning systems and intelligent agents us
Demystifikujte zložitosť techník strojového učenia a vytvorte vyvíjajúce sa inteligentné riešenia na riešenie vašich problémov
Kľúčové vlastnosti:
⬤ Ovládnite kontrolované, nekontrolované a čiastočne kontrolované algoritmy ML a ich implementáciu.
⬤ Vytvárajte modely hlbokého učenia na detekciu objektov, klasifikáciu obrázkov, učenie podobnosti a ďalšie.
⬤ Vybudovať, nasadiť a škálovať end-to-end modely hlbokých neurónových sietí v produkčnom prostredí.
Popis knihy:
Táto Cesta k učeniu je váš kompletný sprievodca, ktorý vám pomôže rýchlo sa oboznámiť s populárnymi algoritmami strojového učenia. Zoznámite sa s najpoužívanejšími algoritmami v oblasti strojového učenia s dohľadom, bez dohľadu a s čiastočným dohľadom a naučíte sa ich čo najlepšie používať. Od bayesovských modelov cez algoritmus MCMC až po skryté Markovove modely vás táto Cesta k učeniu naučí, ako extrahovať vlastnosti zo súboru údajov a vykonávať redukciu dimenzionality pomocou knižníc založených na jazyku Python.
Naučíte sa používať TensorFlow a Keras na vytváranie modelov hlbokého učenia s využitím konceptov, ako sú transferové učenie, generatívne adverzné siete a hlboké posilňovacie učenie. Ďalej sa naučíte pokročilé funkcie TensorFlow1. x, ako je distribuovaný TensorFlow s klastrami TF, nasadenie produkčných modelov pomocou TensorFlow Serving. Budete implementovať rôzne techniky týkajúce sa klasifikácie objektov, detekcie objektov, segmentácie obrazu a ďalšie.
Na konci tejto vzdelávacej cesty získate dôkladné znalosti o TensorFlow, vďaka čomu sa stanete osobou, ktorá bude riešiť problémy umelej inteligencie.
Tento Learning Path obsahuje obsah z nasledujúcich produktov Packt:
- Mastering Machine Learning Algorithms by Giuseppe Bonaccorso (Ovládanie algoritmov strojového učenia).
- Mastering TensorFlow 1. x by Armando Fandango.
- Deep Learning for Computer Vision by Rajalingappaa Shanmugamani.
Čo sa naučíte:
⬤ Preskúmajte, ako možno trénovať, optimalizovať a vyhodnocovať ML model.
⬤ Pracovať s autoenkodérmi a generatívnymi adverznými sieťami.
⬤ Preskúmajte najdôležitejšie techniky posilňovania učenia.
⬤ Vybudujte modely hlbokého učenia (CNN, RNN a autoenkodéry).
Komu je táto kniha určená:
Táto vzdelávacia cesta je určená pre dátových vedcov, inžinierov strojového učenia a inžinierov umelej inteligencie, ktorí chcú preniknúť do zložitých algoritmov strojového učenia, kalibrovať modely a zlepšovať predpovede natrénovaného modelu.
Stretnete sa s pokročilými zložitosťami a komplexnými prípadmi použitia hlbokého učenia a umelej inteligencie. Na to, aby ste z tejto vzdelávacej cesty vyťažili čo najviac, sú potrebné základné znalosti programovania v jazyku Python a určité pochopenie konceptov strojového učenia.
