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Machine learning con Python. Costruire algoritmi per generare conoscenza (Guida completa) - Tapa blanda
Sinopsis
Elaborare il magma di dati oggi disponibile è una sfida affascinante e imprescindibile per il mondo contemporaneo dove la conoscenza e l'informazione sono il primo valore. Il machine learning è la risposta: grazie ai suoi algoritmi è possibile creare macchine in grado apprendere in maniera automatica e rispondere alle domande chiave per il successo. Questo libro accompagna nel mondo del machine learning e mostra come Python sia il linguaggio di programmazione ideale per costruire algoritmi sofisticati in grado di interrogare i dati nel modo migliore e recuperare preziosi insight. Viene spiegato l'utilizzo di librerie Python dedicate - tra cui scikit-learn, Theano e Keras - applicate in ambiti come la selezione e la compressione dei dati, l'analisi del linguaggio naturale, l'elaborazione di previsioni, il riconoscimento delle immagini. L'approccio didattico è pragmatico: tutti i concetti sono accompagnati da esempi pratici di codice. La lettura è consigliata a chi ha già alle spalle qualche studio teorico nel campo del machine learning oltre a una buona conoscenza di programmazione in Python. Argomenti trattati: Addestrare gli algoritmi a compiti di classificazione; Utilizzare i classificatori della libreria scikit-learn; Selezionare i dati con le tecniche di pre-elaborazione; Ridurre la dimensionalità dei dati con le tecniche compressione; Conoscere, valutare e combinare i modelli di machine learning; Creare analisi del sentiment elaborando dati testuali dai social media; Integrare modelli di machine learning in applicazioni web; Elaborare previsioni attraverso i modelli di analisi a regressione; Individuare nuovi cluster e pattern di dati; Addestrare reti neurali al riconoscimento delle immagini; Lavorare con Theano per ottimizzare gli algoritmi di machine learning.
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Reseña del editor
Elaborare il magma di dati oggi disponibile è una sfida affascinante e imprescindibile per il mondo contemporaneo dove la conoscenza e l'informazione sono il primo valore. Il machine learning è la risposta: grazie ai suoi algoritmi è possibile creare macchine in grado apprendere in maniera automatica e rispondere alle domande chiave per il successo. Questo libro accompagna nel mondo del machine learning e mostra come Python sia il linguaggio di programmazione ideale per costruire algoritmi sofisticati in grado di interrogare i dati nel modo migliore e recuperare preziosi insight. Viene spiegato l'utilizzo di librerie Python dedicate - tra cui scikit-learn, Theano e Keras - applicate in ambiti come la selezione e la compressione dei dati, l'analisi del linguaggio naturale, l'elaborazione di previsioni, il riconoscimento delle immagini. L'approccio didattico è pragmatico: tutti i concetti sono accompagnati da esempi pratici di codice. La lettura è consigliata a chi ha già alle spalle qualche studio teorico nel campo del machine learning oltre a una buona conoscenza di programmazione in Python. Argomenti trattati: Addestrare gli algoritmi a compiti di classificazione; Utilizzare i classificatori della libreria scikit-learn; Selezionare i dati con le tecniche di pre-elaborazione; Ridurre la dimensionalità dei dati con le tecniche compressione; Conoscere, valutare e combinare i modelli di machine learning; Creare analisi del sentiment elaborando dati testuali dai social media; Integrare modelli di machine learning in applicazioni web; Elaborare previsioni attraverso i modelli di analisi a regressione; Individuare nuovi cluster e pattern di dati; Addestrare reti neurali al riconoscimento delle immagini; Lavorare con Theano per ottimizzare gli algoritmi di machine learning.
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Machine learning con Python. Costruire algoritmi per generare conoscenza
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Softcover. Condición: Fair. Spuren von Feuchtigkeit / Nasse; Leichte Abnutzungen. Many of the most innovative breakthroughs and exciting new technologies can be attributed to applications of machine learning. We are living in an age where data comes in abundance, and thanks to the self-learning algorithms from the field of machine learning, we can turn this data into knowledge. Automated speech recognition on our smart phones, web search engines, e-mail spam filters, the recommendation systems of our favorite movie streaming services - machine learning makes it all possible. Thanks to the many powerful open-source libraries that have been developed in recent years, machine learning is now right at our fingertips. Python provides the perfect environment to build machine learning systems productively. This book will teach you the fundamentals of machine learning and how to utilize these in real-world applications using Python. Step-by-step, you will expand your skill set with the best practices for transforming raw data into useful information, developing learning algorithms efficiently, and evaluating results. You will discover the different problem categories that machine learning can solve and explore how to classify objects, predict continuous outcomes with regression analysis, and find hidden structures in data via clustering. You will build your own machine learning system for sentiment analysis and finally, learn how to embed your model into a web app to share with the world. Nº de ref. del artículo: a19866c8-74a7-4235-bd4b-726728c11b96
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