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Computer Programming: 4 manuscript: Machine Learning for Beginners, Machine Learning with Python, Deep Learning with Python, Python for Data Analysis - Hardcover
Inhaltsangabe
Möchten Sie lernen, wie maschinelles Lernen und neuronale Netze schnell und einfach funktionieren? Möchten Sie wissen, wie man ein Machine Learning Modell baut und Sie haben keine Programmierkenntnisse? Kennen Sie ein bisschen Python-Codierung und möchten mehr darüber erfahren, wie dieses Deep Learning funktioniert?
Dieses Bundle führt Sie zu den Grundlagen und Prinzipien des maschinellen Lernens. Maschinelles Lernen ist ein aktiver Forschungsbereich und umfasst verschiedene Ansätze. Dieses Paket wird Ihnen helfen, die verschiedenen Ansätze des maschinellen Lernens und der neuronalen Netze zu verstehen. Es führt Sie durch die Schritte, die Sie zum Erstellen eines maschinellen Lernmodells benötigen.
Dieses Bundle soll all diese Fragen beantworten. Tatsächlich ist das Ziel dieses Buches den absoluten Anfängern oder anderen Programmierern, die keine Erfahrung mit der Python-Programmierung haben, die grundlegenden und grundlegenden Werkzeuge der Python-Sprache bereitzustellen.
Durch dieses Paket lernen Sie:
- Prinzipien des maschinellen Lernens
- Arten des maschinellen Lernens: überwachtes, unbeaufsichtigtes, halb überwachtes und verstärktes Lernen
- Vorteile jeder Art des maschinellen Lernens
- Prinzip und Arten neuronaler Netze
- Schritte zur Entwicklung und Anpassung eines künstlichen neuronalen Netzwerkmodells
- Erste Schritte und Installation von Python
- Tools und Plattformen für die Python-Programmierung
- Wie man Pandas, NumPy und matplotlib Python-Bibliotheken verwendet
- Wie man ein einfaches lineares und logistisches maschinelles Lernmodell entwickelt
- Wie man ein mehrschichtiges künstliches neuronales Netzwerk auf zwei Arten entwickelt und trainiert: von Grund auf neu und mit den Python-Bibliotheken
- Wann ist jede Art von maschinellem Lernen zu verwenden?
- Das allgemeine Konzept künstlicher neuronaler Netze
- Aktivierungsfunktion im künstlichen neuronalen Netz und zur Auswahl einer Aktivierungsfunktion innerhalb eines künstlichen neuronalen Netzes
- Die 5 Haupttypen von künstlichen neuronalen Netzwerken
- Die beste Funktion, um künstliche neuronale Netze zu trainieren.
- die 2 Hauptkonzepte, die Sie im Trainingsprozess des künstlichen neuronalen Netzwerks kennen müssen
- die Hauptvarianten und Algorithmen für die Bildung eines künstlichen neuronalen Netzwerks und eines maschinellen Lernmodells im Allgemeinen.
- Die Grundlagen der drei wichtigsten Python-Sprachen, die Ihnen helfen, die Arbeit zu erledigen, einschließlich TensorFlow, Keras und PyTorch;
- So installieren Sie die drei Python-Bibliotheken, um Ihnen den Einstieg zu erleichtern;
So installieren und verwenden Sie den magischen Befehl in Ipython
Funktionalitäten der NumPy-Bibliothek für die numerische Programmierung
Funktionalitäten der Pandas-Bibliothek zur Datenanalyse
Auch wenn Sie keinen Hintergrund in maschinellem Lernen und Python-Programmierung haben, bietet Ihnen dieses Buch die Werkzeuge, um maschinelle Lernmodelle zu entwickeln.
Die Inhaltsangabe kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.
