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machine learning book

Pitón

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Libro de aprendizaje automático con Pytorch y Scikit-Learn

Repositorio de código

Paperback: 770 páginas
Publicador: Packt Publishing
Idioma: inglés

ISBN-10: 1801819319
ISBN-13: 978-1801819312
Kindle Asin: B09NW48MR1

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Publicación de blog que resume el contenido

Tabla de contenido y cuadernos de código

Las útiles instrucciones de instalación y configuración se pueden encontrar en el archivo ReadMe.md del Capítulo 1 .

Además, Zbynek Bazanowski contribuyó con esta útil guía que explica cómo ejecutar los ejemplos de código en Google Colab.

Tenga en cuenta que estos son solo los ejemplos de código que acompañan el libro, que subimos para su conveniencia; Tenga en cuenta que estos cuadernos pueden no ser útiles sin las fórmulas y el texto descriptivo.

Aprendizaje automático: dar a las computadoras la capacidad de aprender de los datos [abre dir]
Algoritmos de aprendizaje automático de capacitación para la clasificación [DIR abierto]
Un recorrido por los clasificadores de aprendizaje automático utilizando Scikit-Learn [Dir Open]
Construyendo buenos conjuntos de capacitación: preprocesamiento de datos [Dir abierto]
Datos de comprimir a través de la reducción de dimensionalidad [Dir abierto]
Las mejores prácticas de aprendizaje para la evaluación del modelo y la optimización de hiperparameter [Dir abierto]
Combinando diferentes modelos para el aprendizaje de conjunto [Dir abierto]
Aplicar el aprendizaje automático al análisis de sentimientos [Dir abierto]
Predicción de variables objetivo continuas con análisis de regresión [DIR abierto]
Trabajar con datos no etiquetados - Análisis de agrupación [Dir abierto]
Implementación de una red neuronal artificial de múltiples capas desde cero [Dir abierto]
Paralelización de capacitación en redes neuronales con Pytorch [Dir abierto]
Pasando más profundo: la mecánica de Pytorch [Dir abierto]
Clasificación de imágenes con redes neuronales convolucionales profundas [Dir abierto]
Modelado de datos secuenciales utilizando redes neuronales recurrentes [DIR abierto]
Transformadores: mejorando el procesamiento del lenguaje natural con mecanismos de atención [Dir abierto]
Redes adversas generativas para sintetizar nuevos datos [Dir abierto]
Redes neuronales gráficas para capturar dependencias en datos estructurados de gráficos [Dir abierto]
Aprendizaje de refuerzo para la toma de decisiones en entornos complejos [DIR abierto]

Sebastian Raschka, Yuxi (Hayden) Liu y Vahid Mirjalili. Aprendizaje automático con Pytorch y Scikit-Learn . Packt Publishing, 2022.

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