Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow

  • -10%
 

Dostępność:

Wysyłamy w 14 dni

Wysyłamy w 14 dni – to znaczy, że takiego produktu nie mamy na półce w magazynie i musimy go sprowadzić od naszych stałych dostawców. Czas deklarowany przez większość wydawców to w zależności od podanej dostępności 10, 14, 15 lub 21 dni roboczych. Może się zdarzyć, że produkt zostanie doręczony nam wcześniej i wtedy niezwłocznie nastąpi wysyłka Twojego zamówienia.

Zamówienia:0 - 69,99 PLN>69,99 PLNCzas dostawy:
Odbiór osobisty w księgarni 0 zł0 zł1 dzień roboczy
InPost Paczkomaty 24/7 (Płatność online)4.99 zł0 zł1-2 dni robocze
InPost Paczkomaty - Paczka w Weekend (Płatność online)16.99 zł0 zł1-2 dni robocze
Poczta Polska (Płatność online)12.99 zł0 zł3-5 dni roboczych
Poczta Polska (Płatność za pobraniem)13.99 zł0 zł3-5 dni roboczych
Kurier UPS (Płatność online)4.99 zł0 zł1 dzień roboczy
Kurier UPS (Płatność za pobraniem)4.99 zł0 zł1 dzień roboczy
Wysyłka zagranicznaSprawdź szczegóły >
329,50 zł 365,90 zł Oszczędzasz 36,40 zł
Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems


Through a series of recent 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 practical book shows you how.

By using concrete examples, minimal theory, and two production-ready Python frameworks—Scikit-Learn and TensorFlow—author Aurélien Géron helps you gain an intuitive understanding of the concepts and tools for building intelligent systems. You’ll learn a range of techniques, starting with simple linear regression and progressing to deep neural networks. With exercises in each chapter to help you apply what you’ve learned, all you need is programming experience to get started.

Explore the machine learning landscape, particularly neural nets
Use Scikit-Learn to track an example machine-learning project end-to-end
Explore several training models, including support vector machines, decision trees, random forests, and ensemble methods
Use the TensorFlow library to build and train neural nets
Dive into neural net architectures, including convolutional nets, recurrent nets, and deep reinforcement learning
Learn techniques for training and scaling deep neural nets

Napisz własną recenzję
Napisz recenzję o produkcie: Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow
Twoja ocena
Ocena ogólna