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精通機器學習 : 使用Scikit-Learn, Keras與 TensorFlow

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建立智慧系統的概念、工具與技術“這是一本卓越的機器學習資源,有清楚、直觀的解說,以及大量實用技巧。”—François CholletKeras作者,《Deep Learning with Python》作者“這本書詳細介紹以神經網路解決問題的理論與做法;建議想要實際運用ML的人都要看這本書。”—Pete WardenTensorFlow行動主管深度學習經歷了一系列的突破之後,已經大幅推動了整個機器學習領域,如今,即使你對這項技術一無所知,也可以使用簡單、高效的工具,製作可從資料中學習的程式。這本暢銷書新版本使用具體的案例、精簡的理論,以及Python準生產框架,協助你直觀地認識智慧系統的概念與建構工具。你將學到可快速上手的技術,只要具備程式編寫經驗,就可以藉由各章的習題來學習。你可以在GitHub取得本書的所有程式碼,這些程式已經更新為TensorFlow 2,以及最新版的Scikit-Learn。‧使用Scikit-Learn與pandas,透過端對端專案建立機器學習基礎‧用TensorFlow 2建構與訓練許多神經網路架構,以進行分類及回歸‧探索物體偵測、語義分割、專注機制、語言模型、GAN等‧探索TensorFlow 2的官方高階API—Keras API‧使用TensorFlow的Data API、分散式策略API、TF Transform及TF-Serving將TensorFlow模型生產化‧在Google Cloud AI Platform或行動裝置上部署‧瞭解降維、分群及異常檢測等非監督學習技術‧用強化學習來建立自主學習代理程式(agent),包括使用TF-Agents程式庫

Aurélien Géron 是機器學習顧問和教練。曾經在Google任職,在2013年至2016年是YouTube的影片分類團隊主管。他也是Wifirst創辦人(法國無線網際網路服務龍頭供應商)暨CTO(2002~2012)。

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