- Main
- Computers - Computer Science
- Hands-On Machine Learning with...
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and Tensorflow
Aurélien Géronএই বইটি আপনার কতটা পছন্দ?
ফাইলের মান কিরকম?
মান নির্ণয়ের জন্য বইটি ডাউনলোড করুন
ডাউনলোড করা ফাইলগুলির মান কিরকম?
Through a recent series of breakthroughs, deep learning has boosted the entire field of machine learning. Now, even programmers who know close to nothing about this technology can use simple, efficient tools to implement programs capable of learning from data. This bestselling book uses concrete examples, minimal theory, and production-ready Python frameworks (Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow) to help you gain an intuitive understanding of the concepts and tools for building intelligent systems.
With this updated third edition, author Aurélien Géron explores a range of techniques, starting with simple linear regression and progressing to deep neural networks. Numerous code examples and exercises throughout the book help you apply what you've learned. Programming experience is all you need to get started.
• Use Scikit-learn to track an example ML project end to end
• Explore several models, including support vector machines, decision trees, random forests, and ensemble methods
• Exploit unsupervised learning techniques such as dimensionality reduction, clustering, and anomaly detection
• Dive into neural net architectures, including convolutional nets, recurrent nets, generative adversarial networks, autoencoders, diffusion models, and transformers
• Use TensorFlow and Keras to build and train neural nets for computer vision, natural language processing, generative models, and deep reinforcement learning
With this updated third edition, author Aurélien Géron explores a range of techniques, starting with simple linear regression and progressing to deep neural networks. Numerous code examples and exercises throughout the book help you apply what you've learned. Programming experience is all you need to get started.
• Use Scikit-learn to track an example ML project end to end
• Explore several models, including support vector machines, decision trees, random forests, and ensemble methods
• Exploit unsupervised learning techniques such as dimensionality reduction, clustering, and anomaly detection
• Dive into neural net architectures, including convolutional nets, recurrent nets, generative adversarial networks, autoencoders, diffusion models, and transformers
• Use TensorFlow and Keras to build and train neural nets for computer vision, natural language processing, generative models, and deep reinforcement learning
ক্যাটাগোরিগুলো:
সাল:
2022
সংস্করণ:
3
প্রকাশক:
O’Reilly Media
ভাষা:
english
পৃষ্ঠা:
850
ISBN 10:
1098125975
ISBN 13:
9781098125974
ফাইল:
PDF, 69.65 MB
আপনার ট্যাগগুলি:
IPFS:
CID , CID Blake2b
english, 2022
অনলাইনে পড়া
- ডাউনলোড
- pdf 69.65 MB Current page
- Checking other formats...
- রূপান্তর
- Unlock conversion of files larger than 8 MBPremium
বুক স্টোর যোগ করতে চান? support@z-lib.do এ আমাদের সাথে যোগাযোগ করুন
ফাইলটি আপনার email ঠিকানায় প্রেরণ করা হবে. আপনি এটি পাওয়ার আগে ১-৫ মিনিট সময় নিতে পারে.
১-৫ মিনিটের মধ্যে ফাইলটি আপনার Telegram অ্যাকাউন্টে পৌঁছে দেওয়া হবে।
দ্রষ্টব্য: নিশ্চিত হন, যে আপনি আপনার অ্যাকাউন্ট Z-Library Telegram বটের সাথে লিঙ্ক করেছেন।
১-৫ মিনিটের মধ্যে ফাইলটি আপনার Kindle ডিভাইসে পৌঁছে দেওয়া হবে।
দ্রষ্টব্য: কিন্ডলে পাঠান প্রতিটি বই আপনাকে যাচাই করতে হবে. Amazon Kindle Support থেকে নিশ্চিতকরণ ইমেলের জন্য আপনার ইমেল ইনবক্স চেক করুন.
তে রূপান্তর প্রক্রিয়া চলছে
-এ রূপান্তর ব্যর্থ হয়েছে
প্রিমিয়াম স্ট্যাটাসের সুবিধা
- Send to eReaders
- Increased download limit
- File converter
- অনুসন্ধানের আরো ফলাফল
- More benefits