T�tulo: Python: Advanced Guide to Artificial Intelligence: Expert machine learning systems and intelligent agents using Python
Editor: Packt Publishing
Fecha de publicaci�n: 2018
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 1789957214
ISBN 13: 9781789957211
Encuadernaci�n: Encuadernaci�n de tapa blanda
Estado: good

Acerca de

Sinopsis

Demystify the complexity of machine learning techniques and create evolving, clever solutions to solve your problems

Key Features:

Master supervised, unsupervised, and semi-supervised ML algorithms and their implementation
Build deep learning models for object detection, image classification, similarity learning, and more
Build, deploy, and scale end-to-end deep neural network models in a production environment

Book Description:

This Learning Path is your complete guide to quickly getting to grips with popular machine learning algorithms. You'll be introduced to the most widely used algorithms in supervised, unsupervised, and semi-supervised machine learning, and learn how to use them in the best possible manner. Ranging from Bayesian models to the MCMC algorithm to Hidden Markov models, this Learning Path will teach you how to extract features from your dataset and perform dimensionality reduction by making use of Python-based libraries.

You'll bring the use of TensorFlow and Keras to build deep learning models, using concepts such as transfer learning, generative adversarial networks, and deep reinforcement learning. Next, you'll learn the advanced features of TensorFlow1.x, such as distributed TensorFlow with TF clusters, deploy production models with TensorFlow Serving. You'll implement different techniques related to object classification, object detection, image segmentation, and more.

By the end of this Learning Path, you'll have obtained in-depth knowledge of TensorFlow, making you the go-to person for solving artificial intelligence problems

This Learning Path includes content from the following Packt products:

• Mastering Machine Learning Algorithms by Giuseppe Bonaccorso

• Mastering TensorFlow 1.x by Armando Fandango

• Deep Learning for Computer Vision by Rajalingappaa Shanmugamani

What you will learn:

Explore how an ML model can be trained, optimized, and evaluated
Work with Autoencoders and Generative Adversarial Networks
Explore the most important Reinforcement Learning techniques
Build end-to-end deep learning (CNN, RNN, and Autoencoders) models

Who this book is for:

This Learning Path is for data scientists, machine learning engineers, artificial intelligence engineers who want to delve into complex machine learning algorithms, calibrate models, and improve the predictions of the trained model.

You will encounter the advanced intricacies and complex use cases of deep learning and AI. A basic knowledge of programming in Python and some understanding of machine learning concepts are required to get the best out of this Learning Path.

Acerca de los autores

Giuseppe Bonaccorso is Head of Data Science in a large multinational company. He received his M.Sc.Eng. in Electronics in 2005 from University of Catania, Italy, and continued his studies at University of Rome Tor Vergata, and University of Essex, UK. His main interests include machine/deep learning, reinforcement learning, big data, and bio-inspired adaptive systems. He is author of several publications including Machine Learning Algorithms and Hands-On Unsupervised Learning with Python, published by Packt.

Dr. Armando creates AI-empowered products by leveraging reinforcement learning, deep learning, and distributed computing. Armando has provided thought leadership in diverse roles at small and large enterprises, including Accenture, Nike, Sonobi, and IBM, along with advising high-tech AI-based start-ups. Armando has authored several books, including Mastering TensorFlow, TensorFlow Machine Learning Projects, and Python Data Analysis, and has published research in international journals and presented his research at conferences. Dr. Armando's current research and product development interests lie in the areas of reinforcement learning, deep learning, edge AI, and AI in simulated and real environments (VR/XR/AR).

Rajalingappaa Shanmugamani is currently working as an Engineering Manager for a Deep learning team at Kairos. Previously, he worked as a Senior Machine Learning Developer at SAP, Singapore and worked at various startups in developing machine learning products. He has a Masters from Indian Institute of TechnologyMadras. He has published articles in peer-reviewed journals and conferences and submitted applications for several patents in the area of machine learning. In his spare time, he coaches programming and machine learning to school students and engineers.

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M�s informaci�n

Derecho a cancelaci�n

Si eres un consumidor puedes cancelar el presente contrato de acuerdo con lo indicado a continuaci�n. Son consumidores las personas f�sicas que act�en con un prop�sito ajeno a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesi�n.

Documento de informaci�n al consumidor y usuario sobre el desistimiento

Derecho de desistimiento:

Tienes derecho a desistir del presente contrato en un plazo de 14 d�as naturales sin necesidad de justificaci�n.

El plazo de desistimiento expirar� a los 14 d�as naturales del d�a en que t� o un tercero que hayas indicado, distinto del transportista, adquiera la posesi�n material del �ltimo bien, componente o pieza.

Para ejercer el derecho de desistimiento, deber�s notificarnos a Goodwill San Antonio, 3703 N Pan Am Expressway, 78219, San Antonio, Texas, U.S.A., 1 210-924-8581 8252, de tu decisi�n de desistir del contrato a trav�s de una declaraci�n inequ�voca (por ejemplo, una carta enviada por correo postal, fax o correo electr�nico). Podr�s utilizar el modelo de formulario de desistimiento que figura a continuaci�n, aunque su uso no es obligatorio. Tienes asimismo la opci�n de cumplimentar y enviar electr�nicamente el modelo de formulario de desistimiento o cualquier otra declaraci�n inequ�voca a trav�s de nuestro sitio web a "Mis pedidos" en "Mi cuenta". Si recurres a esta opci�n, te comunicaremos sin demora en un soporte duradero (por ejemplo, por correo electr�nico) la recepci�n de dicho desistimiento.

Para cumplir el plazo de desistimiento, basta con que la comunicaci�n relativa al ejercicio por tu parte de este derecho sea enviada antes de que venza el plazo correspondiente.

Consecuencias del desistimiento:

En caso de desistimiento por tu parte, te devolveremos todos los pagos recibidos de ti, incluidos los gastos de entrega (con la excepci�n de los gastos adicionales resultantes de la elecci�n por tu parte de una modalidad de entrega diferente a la modalidad menos costosa de entrega ordinaria que ofrezcamos) sin ninguna demora indebida y, en todo caso, a m�s tardar 14 d�as naturales a partir de la fecha en la que se nos informes de tu decisi�n de desistir del presente contrato. Procederemos a efectuar dicho reembolso utilizando el mismo medio de pago empleado por ti para la transacci�n inicial, a no ser que hayas dispuesto expresamente lo contrario; en todo caso, no incurrir�s en ning�n gasto como consecuencia del reembolso.

Podremos retenerte el reembolso hasta haber recibido los bienes, o hasta que hayas presentado una prueba de la devoluci�n de los mismos, seg�n qu� condici�n se cumpla primero. Deber�s devolvernos o entregarnos directamente los bienes a Goodwill San Antonio, 3703 N Pan Am Expressway, 78219, San Antonio, Ukraine, 1 210-924-8581 8252, sin ninguna demora indebida y, en cualquier caso, a m�s tardar en el plazo de 14 d�as naturales a partir de la fecha en que nos comuniques tu decisi�n de desistimiento del contrato. Se considerar� cumplido el plazo si efect�as la devoluci�n de los bienes antes de que haya concluido dicho plazo. Deber�s asumir el coste directo de devoluci�n de los bienes. Solo ser�s responsable de la disminuci�n de valor de los bienes resultante de una manipulaci�n distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las caracter�sticas y el funcionamiento de los bienes.

Excepciones al derecho de desistimiento:

La entrega de peri�dicos, publicaciones especializadas o revistas con la excepci�n de contratos de suscripci�n; y
La entrega de contenido digital (incluyendo apps, software digital e-books, MP3, etc.) que no hubiera sido entregado en un medio tangible (por ejemplo: CD o DVD), si al realizar tu pedido has aceptado que podemos proceder al env�o del producto y que no resulta posible su cancelaci�n una vez comienza la entrega.

Modelo de formulario de desistimiento

(S�lo debe cumplimentar y enviar el presente formulario si desea desistir del contrato)

A la atenci�n de: (Goodwill San Antonio, 3703 N Pan Am Expressway, 78219, San Antonio, Texas, U.S.A., 1 210-924-8581 8252)

Por la presente le comunico/comunicamos* que desisto de mi/desistimos de nuestro* contrato de venta del siguiente bien/prestaci�n del siguiente servicio*

Pedido el/recibido el*:

Nombre del consumidor y usuario o de los consumidores y usuarios:

Domicilio del consumidor y usuario o de los consumidores y usuarios:

Firma del consumidor y usuario o de los consumidores y usuarios (solo si el presente formulario se presenta en papel):

Fecha:

* Eliminar en su caso

Condiciones de env�o

Tarifas de env�o en Estados Unidos de America

Tarifas de env�o en Estados Unidos de America
Cantidad del pedido	De 5 a 20 d�as h�biles	De 3 a 7 d�as h�biles
Primer art�culo	EUR 3.40	EUR 6.80

Los plazos de entrega los establecen los vendedores y var�an seg�n el transportista y la ubicaci�n. Los pedidos que pasan por la aduana pueden sufrir retrasos y los compradores son responsables de los aranceles o tarifas asociadas. Los vendedores pueden ponerse en contacto con usted en relaci�n con cargos adicionales para cubrir cualquier aumento en los costes de env�o de los art�culos.

M�todos de pago

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Giuseppe Bonaccorso; Armando Fandango; Rajalingappaa Shanmugamani

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