- Main
- Computers - Artificial Intelligence (AI)
- Hands-On Unsupervised Learning Using...
Hands-On Unsupervised Learning Using Python: How to Build Applied Machine Learning Solutions from Unlabeled Data
Ankur A. PatelBạn thích cuốn sách này tới mức nào?
Chất lượng của file scan thế nào?
Xin download sách để đánh giá chất lượng sách
Chất lượng của file tải xuống thế nào?
converted pdf, Book description
Many industry experts consider unsupervised learning the next frontier in artificial intelligence, one that may hold the key to general artificial intelligence. Since the majority of the world's data is unlabeled, conventional supervised learning cannot be applied. Unsupervised learning, on the other hand, can be applied to unlabeled datasets to discover meaningful patterns buried deep in the data, patterns that may be near impossible for humans to uncover.
Author Ankur Patel shows you how to apply unsupervised learning using two simple, production-ready Python frameworks: Scikit-learn and TensorFlow using Keras. With code and hands-on examples, data scientists will identify difficult-to-find patterns in data and gain deeper business insight, detect anomalies, perform automatic feature engineering and selection, and generate synthetic datasets. All you need is programming and some machine learning experience to get started.
* Compare the strengths and weaknesses of the different machine learning approaches: supervised, unsupervised, and reinforcement learning
* Set up and manage machine learning projects end-to-end
* Build an anomaly detection system to catch credit card fraud
* Clusters users into distinct and homogeneous groups
* Perform semisupervised learning
* Develop movie recommender systems using restricted Boltzmann machines
* Generate synthetic images using generative adversarial networks
Many industry experts consider unsupervised learning the next frontier in artificial intelligence, one that may hold the key to general artificial intelligence. Since the majority of the world's data is unlabeled, conventional supervised learning cannot be applied. Unsupervised learning, on the other hand, can be applied to unlabeled datasets to discover meaningful patterns buried deep in the data, patterns that may be near impossible for humans to uncover.
Author Ankur Patel shows you how to apply unsupervised learning using two simple, production-ready Python frameworks: Scikit-learn and TensorFlow using Keras. With code and hands-on examples, data scientists will identify difficult-to-find patterns in data and gain deeper business insight, detect anomalies, perform automatic feature engineering and selection, and generate synthetic datasets. All you need is programming and some machine learning experience to get started.
* Compare the strengths and weaknesses of the different machine learning approaches: supervised, unsupervised, and reinforcement learning
* Set up and manage machine learning projects end-to-end
* Build an anomaly detection system to catch credit card fraud
* Clusters users into distinct and homogeneous groups
* Perform semisupervised learning
* Develop movie recommender systems using restricted Boltzmann machines
* Generate synthetic images using generative adversarial networks
Thể loại:
Năm:
2019
Nhà xuát bản:
O'Reilly Media
Ngôn ngữ:
english
Trang:
515
ISBN 10:
1492035645
ISBN 13:
9781492035640
File:
PDF, 5.97 MB
Các thể loại của bạn:
IPFS:
CID , CID Blake2b
english, 2019
File sẽ được chuyển tới email của bạn trong 1-5 phút nữa.
Trong vòng 1-5 phút, file sẽ được chuyển tới tài khoản Telegram của bạn.
Lưu ý: Hãy tin rằng bạn quyến luyên với tài khoản bot Telegram Z-Library.
Trong vòng 1-5 phút, file sẽ được chuyển tới thiết bị Kindle của bạn.
Lưu ý: bạn cần kiểm tra từng cuốn sách bạn chuyển tới Kindle. Xin kiểm tra thư xác nhận từ Amazon Kindle Support trong hộp thư điện tử của bạn.
Hoàn thành chuyển đổi thành trong
Chuyển đổi thành không thành công
Lợi ích của trạng thái Premium
- Gửi tới độc giả điện tử
- Tăng giới hạn tải xuống
- Chuyển đổi tập tin
- Các kết quả tìm kiếm tiếp theo
- Các lợi ích khác