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machine learning book

Python

v1.1

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Apprentissage automatique avec Pytorch et Scikit-Learn Book

Référentiel de code

Broché: 770 pages
Éditeur: Packt Publishing
Langue: anglais

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

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Table des matières et cahiers de code

Des instructions d'installation et de configuration utiles peuvent être trouvées dans le fichier readme.md du chapitre 1 .

De plus, Zbynek Bazanowski a contribué ce guide utile expliquant comment exécuter les exemples de code sur Google Colab.

Veuillez noter que ce ne sont que les exemples de code accompagnant le livre, que nous avons téléchargés pour votre commodité; Sachez que ces cahiers peuvent ne pas être utiles sans les formules et le texte descriptif.

Apprentissage automatique - Donner aux ordinateurs la possibilité d'apprendre des données [Open DIR]
Traine des algorithmes d'apprentissage automatique pour la classification [Open DIR]
Une visite des classificateurs d'apprentissage automatique utilisant Scikit-Learn [Open Dir]
Construire de bons ensembles de formation - Pré-traitement des données [Open DIR]
Comprimer les données via la réduction de la dimensionnalité [Open DIR]
Les meilleures pratiques d'apprentissage pour l'évaluation des modèles et l'optimisation de l'hyperparamètre [Open DIR]
Combiner différents modèles pour l'apprentissage d'ensemble [Open DIR]
Appliquer l'apprentissage automatique à l'analyse des sentiments [Open DIR]
Prédire les variables cibles continues avec analyse de régression [DIR ouvert]
Travailler avec des données non marquées - Analyse de clustering [Open DIR]
Implémentation d'un réseau de neurones artificiels multicouches à partir de zéro [Open DIR]
Parallélisation de la formation du réseau neuronal avec Pytorch [Open Dir]
Aller plus loin - La mécanique de Pytorch [Open Dir]
Classifier des images avec des réseaux de neurones convolutionnels profonds [Open DIR]
Modélisation des données séquentielles à l'aide de réseaux de neurones récurrents [Open DIR]
Transformers - Amélioration du traitement du langage naturel avec des mécanismes d'attention [Open DIR]
Réseaux adversaires génératifs pour synthétiser de nouvelles données [Open DIR]
Graphiques réseaux de neurones pour capturer les dépendances dans les données structurées du graphique [Open DIR]
Apprentissage du renforcement pour la prise de décision dans des environnements complexes [Open DIR]

Sebastian Raschka, Yuxi (Hayden) Liu et Vahid Mirjalili. Apprentissage automatique avec Pytorch et Scikit-Learn . Packt Publishing, 2022.

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publisher = {Packt Publishing},  
title = {{Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn}},  
year = {2022}  
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