Bu paket sona erdi
İşte beğenebileceğin birkaç paket seçimi
Fanatical promosyonlarının doğrudan gelen kutuna gönderilmesi için E-posta Bültenimize abone ol.
İstediğin zaman bülten aboneliğini iptal edebilirsin. Bültenimize abone olarak Gizlilik Politikası kabul etmiş olursun.
Machine Learning Bundle 2nd Edition
Paket Detayları
Hands-On Ensemble Learning with Python
Python kullanarak topluluk modelleri oluşturmak için popüler makine öğrenme tekniklerini birleştirin
Ana Özellikler
- Rastgele ormanlar ve AdaBoost gibi algoritmalar kullanarak topluluk modellerini uygulama
- Modelinizin tahmin doğruluğunu artırmak için artırma, torbalama ve istifleme topluluk yöntemlerini uygulayın
- Scikit-learn ve Keras'ta kodlanmış gerçek dünyadaki veri kümelerini ve pratik örnekleri keşfedin
Kitap açıklaması
Toplama, üstün tahmin gücü sağlayan bir model oluşturmak için iki veya daha fazla benzer veya farklı makine öğrenme algoritmasını birleştirme tekniğidir. Bu kitap, güçlü bir tahmin modeli oluşturmak için çeşitli zayıf algoritmaları nasıl kullanabileceğinizi gösterecektir.
Uygulamalı yaklaşımı ile sadece temel teoriyi hızlandırmakla kalmayacak, aynı zamanda çeşitli topluluk öğrenme tekniklerinin uygulanmasını da hızlandıracaksınız. Örnekleri ve gerçek dünyadaki veri kümelerini kullanarak, sınıflandırma ve regresyon gibi denetimli öğrenme sorunlarını çözmek için daha iyi makine öğrenme modelleri üretebileceksiniz. Ayrıca, denetimsiz makine öğrenme modelleri üretmek için kümeleme gibi topluluk öğrenme tekniklerinden yararlanmaya devam edeceksiniz. İlerledikçe, bölümler tahminlerde ve sınıflandırmalarda pratik dünyada yaygın olarak kullanılan farklı makine öğrenme algoritmalarını kapsayacaktır. Farklı topluluk modellerini uygulamak için scikit-learn ve Keras gibi Python kitaplıklarının kullanımıyla bile başa çıkacaksınız.
Bu kitabın sonunda, topluluk öğreniminde bilgili olacak ve hangi problem için hangi topluluk yönteminin gerekli olduğunu anlamak ve bunları gerçek dünya senaryolarında başarıyla uygulamak için ihtiyacınız olan becerilere sahip olacaksınız.
Ne öğreneceksin
- Yüksek doğrulukta modeller üretmek için topluluk yöntemlerini uygulayın
- Önyargı ve sapma gibi zorlukların üstesinden gelin
- Model performansını değerlendirmek için makine öğrenme algoritmalarını keşfedin
- Topluluk modellerinin nasıl oluşturulacağını, değerlendirileceğini ve uygulanacağını anlama
- Twitter'ın akış API'sını kullanarak tweet'leri gerçek zamanlı olarak analiz edin
- MovieLens veri kümesi için sinir ağları topluluğu oluşturmak için Keras'ı kullanın
Bu kitap kimler içindir
Bu kitap, veri analistleri, veri bilimcileri, makine öğrenimi mühendisleri ve topluluk tekniklerini kullanarak gelişmiş modeller üretmek isteyen diğer profesyoneller içindir. Bu kitaptan en iyi şekilde yararlanmak için Python kodu ve temel istatistik bilgisi gereklidir.
e-Kitap Detayları
Bu Paket Hakkında
Makine Öğrenimi Paketi 2. Sürüm ile karmaşık zorlukları çözün, etkili veri projeleri oluşturun ve çok daha fazlasını yapın.
15 e-Kitap özelliğine sahip olan TensorFlow, Python, R ve Go gibi yeni başlayanlar ve daha orta seviyedeki kişiler için mükemmel olan bir dizi uygulamalı ve takip edilmesi kolay kılavuzlar sayesinde uygulamalarla başa çıkacaksınız.
Scikit-learn ve Keras with Hands-On Ensemble with Python ile gerçek dünyadaki veri setlerini ve pratik örnekleri keşfedin; dağıtım stratejileri hakkında her şeyi öğrenin ve ML hızlı uygulamalarınızı Go Hızlı Başlangıç Kılavuzu ile Makine Öğrenimi ile prototipten üretime hazır hale getirin; Machine Learning for Finance ile makine öğreniminin sahtekarlığı nasıl tespit edeceğini, finansal eğilimleri nasıl tahmin edebileceğini, müşteri duygularını nasıl analiz edebileceğini ve daha fazlasını öğrenebilirsiniz.
AWS'de Mastering Machine Learning ile bulutta model performansını hızlandırmak için sinir ağı modellerini geliştirin, eğitin, ayarlayın ve dağıtın; yapay sinir ağlarının Microsoft Excel 2019 ile Hands-On Machine Learning ile nasıl çalıştığını anlamak için temel kavramları ve hesaplamaları öğrenecek; ve Makine Öğrenimi Go - Second Edition yardımıyla makine öğrenimi iş akışlarını dağıtırken ve ölçeklendirirken karşılaştığınız genel zorlukların üstesinden gelin.
Scala Hızlı Başlangıç Kılavuzu ile Makine Öğrenimi yoluyla Scala'daki karmaşık görevleri çözmek için popüler makine öğrenimi algoritmalarıyla birlikte Spark ML'nin gücünü ortaya çıkarın; Python ile Uygulamalı Q-Learning ile Markov Karar Süreci (MDP) kullanarak sinir ağlarını eğitmek için Q-öğrenme algoritmalarını anlamak; ve R - Third Edition ile Machine Learning ile esnek, etkili ve şeffaf makine öğrenimi modelleri oluşturmak için R'nin gücünden yararlanın.
Python Machine Learning Cookbook - Second Edition ile yaygın ve çok yaygın olmayan zorluklarla başa çıkmak için izlemesi kolay kod çözümlerini bulun; IBM Cloud platformunun IBM Watson ile Hands-On Machine Learning ile yapılan uygulamalarda bilişsel içgörüleri hayata geçirmenize nasıl yardımcı olabileceğini anlama; ve R Hızlı Başlangıç Kılavuzu ile Makine Öğrenimi sayesinde R ekosistemindeki modern kütüphaneleri kullanarak uçtan uca makine öğrenme boru hatları oluşturun.
Python Machine Learning By Sample - Second Edition ile projeleriniz için akıllı bilişsel eylemler oluşturmak üzere TensorFlow ve Keras gibi Python kitaplıklarını kullanın; Python ile Uygulamalı Denetimsiz Öğrenme ile farklı makine öğrenimi ve derin öğrenme tekniklerinin nasıl uygulanacağını gösteren pratik örneklerden yararlanın; ve gerçek dünyadaki projelerde gelişmiş kavramları ve popüler makine öğrenme algoritmalarını uygulamak.
Bu pakette bulunan e-Kitaplar EPUB, MOBI ve PDF formatlarında mevcuttur.