Learn Machine Learning Now PRO

Aprenda o aprendizado de máquina com Python guia abrangente para aprendizado de máquina e aprendizado profundo com Python. Ele funciona tanto como um tutorial passo a passo quanto como uma referência à qual você continuará voltando à medida que cria seus sistemas de aprendizado de máquina. Este é um excelente guia para o aprendizado de máquina com Python para a criação de aplicativos móveis e da Web inteligentes. Se você é um novo desenvolvedor e está pensando em aprender ML, então este aplicativo será seu melhor amigo. O aprendizado de máquina é basicamente o campo da ciência da computação com a ajuda de que os sistemas de computador podem fornecer sentido aos dados da mesma maneira que os seres humanos.

Este aplicativo está repleto de explicações claras, visualizações e exemplos de trabalho. Este aplicativo abrange todas as técnicas essenciais de aprendizado de máquina em profundidade.

O que você vai aprender neste app?

- Domine as estruturas, modelos e técnicas que permitem que as máquinas 'aprendam' com os dados

- Use scikit-learn para aprendizado de máquina e TensorFlow para aprendizado profundo

- Aplique o aprendizado de máquina à classificação de imagens, análise de sentimentos, aplicativos da Web inteligentes e muito mais

- Construir e treinar redes neurais, GANs e outros modelos

- Descubra as melhores práticas para avaliar e ajustar modelos

- Preveja resultados-alvo contínuos usando análise de regressão

- Aprofunde-se nos dados textuais e de mídia social usando a análise de sentimentos

Se você conhece um pouco de Python e deseja usar aprendizado de máquina e aprendizado profundo, baixe este aplicativo. Se você deseja começar do zero ou ampliar seu conhecimento de aprendizado de máquina, este é um recurso essencial. Escrito para desenvolvedores e cientistas de dados que desejam criar aprendizado de máquina prático e código de aprendizado profundo, este aplicativo é ideal para quem deseja ensinar computadores a aprender com dados. Este aplicativo também será útil para graduados, pós-graduados e estudantes de pesquisa que tenham interesse neste assunto ou o tenham como parte de seu currículo.