Лучше купить Орельен Жерон. Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-learn и TensorFlow. Там намного больше информации и лучше объясняется . не тратьте деньги на этот кривой перевод.
Объем 336 страниц
2018 год
Знакомство с машинным обучением и библиотекой TensorFlow похоже на первые уроки в автошколе, когда вы мучаетесь с параллельной парковкой, пытаетесь переключить передачу в нужный момент и не перепутать зеркала, лихорадочно вспоминая последовательность действий, в то время как ваша нога нервно подрагивает на педали газа. Это сложное, но необходимое упражнение. Так и в машинном обучении: прежде чем использовать современные системы распознавания лиц или алгоритмы прогнозирования на фондовом рынке, вам придется разобраться с соответствующим инструментарием и набором инструкций, чтобы затем без проблем создавать собственные системы.
Новички в машинном обучении оценят прикладную направленность этой книги, ведь ее цель – познакомить с основами, чтобы затем быстро приступить к решению реальных задач. От обзора концепций машинного обучения и принципов работы с TensorFlow вы перейдете к базовым алгоритмам, изучите нейронные сети и сможете самостоятельно решать задачи классификации, кластеризации, регрессии и прогнозирования.
Лучше купить Орельен Жерон. Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-learn и TensorFlow. Там намного больше информации и лучше объясняется . не тратьте деньги на этот кривой перевод.
Одни примеры, нет разбора того, как именно работают те или иные функции. Больше введение в основные архитектуры нейросетевых технологий, чем TensorFlow.
Оставьте отзыв
Отзывы
2