Mašinsko učenje: Scikit-Learn, Keras i TensorFlow : koncepti, alati i tehnike za izgradnju inteligentnih sistema

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