精通機器學習｜使用 Scikit-Learn , Keras 與 TensorFlow, 3/e (Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and Tensorflow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems, 3/e)
Aurélien Géron
- 出版商: 歐萊禮 : 中文書展｜任選2書77折 滿999送企鵝帆布袋
- 出版日期: 2024-01-04
- 定價: $1,200
- 售價: 7.9 折 $948
- 語言: 繁體中文
- 頁數: 848
- 裝訂: 平裝
- ISBN: 6263246677
- ISBN-13: 9786263246676
-
相關分類:
DeepLearning、TensorFlow、Machine Learning
- 此書翻譯自: Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and Tensorflow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems, 3/e (Paperback)
立即出貨 (庫存 > 10)
買這商品的人也買了...
-
Deep Learning｜用 Python 進行深度學習的基礎理論實作$580$458 -
大數據分析與資料挖礦, 2/e$700$665 -
深度學習 (Deep Learning)(繁體中文版)$1,200$1,020 -
NumPy 高速運算徹底解說 - 六行寫一隻程式？你真懂深度學習？手工算給你看！$750$638 -
機器學習的數學基礎 : AI、深度學習打底必讀$580$493 -
Python 機器學習 (上), 3/e (Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow, 3/e)$620$484 -
圖解AI｜機器學習和深度學習的技術與原理$450$338 -
資料科學的建模基礎 : 別急著 coding！你知道模型的陷阱嗎？$599$509 -
AI 人工智慧導論$480$432 -
打好 AI 的基礎：一探機器學習底層數學運作$880$695 -
機器學習聖經：最完整的統計學習方法$880$695 -
不靠框架硬功夫 - Scikit-learn 手刻機器學習每行程式碼$780$663 -
Scikit-learn 詳解與企業應用：機器學習最佳入門與實戰$880$695 -
Deep Learning 4｜用 Python 進行強化學習的開發實作$680$537 -
Python 資料分析, 3/e (Python for Data Analysis: Data Wrangling with pandas, NumPy, and Jupyter, 3/e)$980$774 -
Python 資料科學學習手冊, 2/e (Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data, 2/e)$980$774 -
高效率 Linux 命令列學習手冊 (Efficient Linux at the Command Line: Boost Your Command-Line Skills)$580$458 -
科技巨頭的演算法大揭祕：資料科學家必讀的資料科學與機器學習實戰筆記（iThome鐵人賽系列書）【軟精裝】$680$530 -
TensorFlow 模型解析與範例大全$760$593 -
跟 NVIDIA 學深度學習！從基本神經網路到 ......、GPT、BERT...，紮穩機器視覺與大型語言模型 (LLM) 的建模基礎$880$695 -
CI/CD 安全防護大揭密：DevSecOps 最佳實踐指南$680$530 -
機器學習的高風險應用｜負責任的人工智慧方法 (Machine Learning for High-Risk Applications: Approaches to Responsible AI)$780$616 -
人工智慧：數據與模型安全$774$735 -
新一代 Keras 3.x 重磅回歸：跨 TensorFlow 與 PyTorch 建構 Transformer、CNN、RNN、LSTM 深度學習模型$750$593 -
機器學習與人工智慧深度問答集：從基礎到專業，提升 AI 知識力的 30道深度思考題 (Machine Learning Q and AI: 30 Essential Questions and Answers on Machine Learning and AI)$650$507
相關主題
商品描述
建立智慧型系統的概念、工具與技術
「這是一本出色的機器學習資源，包含淺顯易懂的解說，以及豐富的實用技巧。」
—François Chollet
Keras作者，《Deep Learning with Python》作者
「本書是運用神經網路來解決問題的絕佳入門資源，涵蓋理論及實踐。推薦給想學習實用機器學習技術的人。」
—Pete Warden
TensorFlow行動主管
深度學習在經歷了一系列的突破之後，已經推動了整個機器學習領域的發展。如今，即使是對於這項技術非常陌生的程式設計師，也能夠使用簡單、高效率的工具，寫出能從資料中學習的程式。這本暢銷書使用具體的例子、最少的理論，以及具備生產水準的Python框架(Scikit-Learn、Keras和TensorFlow)來協助你直接瞭解智慧系統的建構概念與工具。
在這本第三版中，作者Aurélien Géron將探索一系列的技術，從簡單的線性回歸開始，逐步發展到深度神經網路。本書包含許多範例程式和習題來幫助活用所學，只要具備一些程式設計經驗即可入門。
‧使用Scikit-Learn自始至終完成機器學習專案
‧探索多種模型，包括支援向量機、決策樹、隨機森林，和集成方法
‧運用無監督學習技術，例如降維、聚類法和異常檢測
‧深入探討神經網路架構，包括摺積神經網路、遞迴網路、生成對抗網路、自動編碼器、擴散模型、轉換器
‧使用TensorFlow和Keras建構和訓練神經網路，以進行計算機視覺、自然語言處理、生成模型和深度強化學習
作者簡介
Aurélien Géron 是位機器學習顧問。他曾經於Google任職，在2013年至2016年帶領YouTube的影片分類團隊。他也是Wifirst的創始人兼CTO(自2002年至2012年)，並且是電信諮詢公司Polyconseil創始人兼CTO(於2011年)。
