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Mãos A Obra | Aprendizado De Máquina Com Scikit-Learn, Keras & TernsorFlow | Aurélien Géron
Mãos A Obra | Aprendizado De Máquina Com Scikit-Learn, Keras & TernsorFlow
Aurélien Géron
O aprendizado de máquina tem transformado diversos campos ao permitir que até programadores com pouca experiência na área implementem sistemas inteligentes que aprendem com dados. Esta edição atualizada do best-seller fornece uma introdução prática ao aprendizado de máquina, com exemplos concretos, pouca teoria e frameworks em Python, facilitando o entendimento intuitivo dos conceitos e ferramentas necessários. Com base em exercícios práticos e códigos disponíveis no GitHub, o livro permite que você adquira experiência passo a passo, utilizando a Scikit-Learn e a TensorFlow 2.
Neste guia, você aprenderá:
- Os fundamentos do aprendizado de máquina, aplicados em um projeto completo com Scikit-Learn e Pandas.
- Técnicas avançadas, como detecção de objetos, segmentação semântica, modelos de linguagem e redes generativas adversárias (GANs).
- A API Keras, a interface oficial de alto nível do TensorFlow 2.
- Implementação de modelos em produção usando a Data API do TensorFlow, TF Transform, e TF-Serving.
- Disponibilização de modelos na Google Cloud AI Platform e dispositivos móveis.
- Métodos de aprendizado não supervisionado, incluindo redução de dimensionalidade, clusterização e detecção de anomalias.
- Criação de agentes de aprendizado autônomos por meio do aprendizado por reforço, com a biblioteca TF-Agents.
Essa obra prática e acessível é ideal para programadores que buscam desenvolver rapidamente suas habilidades em aprendizado de máquina e levar seus projetos ao próximo nível.
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Livro Mãos A Obra | Aprendizado De Máquina Com Scikit-Learn, Keras & TernsorFlow
Aurélien Géron
O aprendizado de máquina tem transformado diversos campos ao permitir que até programadores com pouca experiência na área implementem sistemas inteligentes que aprendem com dados. Esta edição atualizada do best-seller fornece uma introdução prática ao aprendizado de máquina, com exemplos concretos, pouca teoria e frameworks em Python, facilitando o entendimento intuitivo dos conceitos e ferramentas necessários. Com base em exercícios práticos e códigos disponíveis no GitHub, o livro permite que você adquira experiência passo a passo, utilizando a Scikit-Learn e a TensorFlow 2.
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Especificações do livro:
| Título: | Mãos A Obra | Aprendizado De Máquina Com Scikit-Learn, Keras & TernsorFlow |
| Subtítulo: | Conceitos, Ferramentas E Técnicas Para A Construção De Sistemas Inteligentes |
| Autor(es): | Aurélien Géron |
| Ano de Edição: | 2021 |
| Capa: | Brochura |
| Acabamento: | Laminação Fosca |
| Miolo: | Papel Offset |
| Páginas: | 640 |
| Dimensões: | Altura: 23 cm Largura: 16 cm Profundidade: 3 cm |
| Peso: | 0,840 kg |
| ISBN: | 9788550815480 |
| Editora: | Alta Books |