Машинное обучение с PyTorch и Scikit-Learn

Handling time: 19 days Исчерпывающее руководство по машинному (МО) и глубокому обучению с использованием языка программирования Python, фреймворка PyTorch и библиотеки scikit-learn. Рассмотрены основы МО, алгоритмы для задач классификации, классификаторы на основе scikit-learn, предварительная обработка и сжатие данных, современные методы оценки моделей и объединение различных моделей для ансамблевого обучения. Рассказано о применении МО для анализа текста и прогнозировании непрерывных целевых переменных с помощью регрессионного анализа, кластерном анализе и обучении без учителя, показано построение многослойной искусственной нейронной сети с нуля. Раскрыты продвинутые возможности PyTorch для решения сложных задач. Описано применение глубоких сверточных и рекуррентных нейронных сетей, трансформеров, генеративных состязательных и графовых нейронных сетей, Особое внимание уделено обучению с подкреплением для систем принятия решений в сложных средах. Электронный архив содержит цветные иллюстрации и коды всех примеров.Для программистов в области машинного обучения

#ASTTD# Search Terms: Рашка С., Мирджалили В., Лю Ю. , Rashka S., Mirdjalili V., Lu U. , Фолиант , Foliant , 9786011100342 , 978-601-11-0034-2 , 2040807