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

Por meio de uma recente série de avanços, o deep learning impulsionou todo o campo de machine learning. Agora, até programadores que sabem quase nada sobre essa tecnologia podem usar ferramentas simples e eficientes para implementar programas capazes de aprender com dados. Este livro best-seller usa exemplos concretos, teoria mínima e frameworks Python prontos para produção (Scikit-Learn, Keras e TensorFlow) para ajudar você a obter uma compreensão intuitiva dos conceitos e das ferramentas para construir sistemas inteligentes.
Nesta terceira edição atualizada, o autor Aurélien Géron explora uma variedade de técnicas, começando com regressão linear simples e avançando até redes neurais profundas. Numerosos exemplos de código e exercícios ao longo do livro ajudam você a aplicar o que aprendeu. Experiência em programação é tudo de que você precisa para começar.
Use o Scikit-Learn para acompanhar um projeto de ML do início ao fim Explore vários modelos, incluindo máquinas de vetores de suporte, árvores de decisão, florestas aleatórias e métodos de conjunto Aproveite técnicas de aprendizado não supervisionado, como redução de dimensionalidade, agrupamento e detecção de anomalias Aprofunde-se em arquiteturas de redes neurais, incluindo redes convolucionais, redes recorrentes, redes adversariais generativas, autoencoders, modelos de difusão e transformers Use TensorFlow e Keras para construir e treinar redes neurais para visão computacional, processamento de linguagem natural, modelos generativos e aprendizado por reforço profundo