Machine Learning Prático com Scikit-Learn e PyTorch: Conceitos, Ferramentas e Técnicas para Construir Sistemas Inteligentes

O potencial do aprendizado de máquina hoje é extraordinário, mas muitos desenvolvedores em início de carreira e profissionais de tecnologia se sentem intimidados por sua complexidade. Se você quer aprimorar seu conjunto de habilidades e aplicar aprendizado de máquina em projetos do mundo real ou simplesmente tem curiosidade sobre como os sistemas de IA funcionam, este livro é o seu ponto de partida.
Com um estilo acessível e, ao mesmo tempo, profundamente informativo, o autor Aurélien Géron apresenta o guia introdutório definitivo de aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Com base no ecossistema Hugging Face e com foco em explicações claras e exemplos do mundo real, o livro conduz você por ferramentas de ponta como Scikit-Learn e PyTorch — de técnicas básicas de regressão a redes neurais avançadas. Seja você estudante, profissional ou entusiasta, você desenvolverá as habilidades para construir sistemas inteligentes. Entenda os fundamentos de ML, incluindo conceitos como overfitting e ajuste de hiperparâmetros. Conclua um projeto de ML de ponta a ponta usando scikit-Learn, cobrindo tudo, da exploração de dados à avaliação de modelo. Aprenda técnicas de aprendizado não supervisionado, como clusterização e detecção de anomalias. Construa arquiteturas avançadas como transformers e modelos de difusão com PyTorch. Aproveite o poder de modelos pré-treinados — incluindo LLMs — e aprenda a refiná-los. Treine agentes autônomos usando aprendizado por reforço