Libro Hands-On Machine Learning With Scikit-Learn and Tensorflow: Concepts, Tools, and Techniques to Build De Aurélien Géron

portada Hands-On Machine Learning With Scikit-Learn and Tensorflow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems

Hands-On Machine Learning With Scikit-Learn and Tensorflow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems

Formato

Libro Físico

Autor

Aurélien Géron

Editorial

O'reilly Media

Año

2017

Idioma

Inglés

N° páginas

566

Encuadernación

Tapa Blanda

ISBN13

9781491962299

N° edición

N/A

Hands-On Machine Learning With Scikit-Learn and Tensorflow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems

Aurélien Géron (Autor) · O'reilly Media · Tapa Blanda

Sin Stock

Reseña del libro "Hands-On Machine Learning With Scikit-Learn and Tensorflow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems "

Graphics in this book are printed in black and white.Through a series of recent breakthroughs, deep learning has boosted the entire field of machine learning. Now, even programmers who know close to nothing about this technology can use simple, efficient tools to implement programs capable of learning from data. This practical book shows you how.By using concrete examples, minimal theory, and two production-ready Python frameworks—scikit-learn and TensorFlow—author Aurélien Géron helps you gain an intuitive understanding of the concepts and tools for building intelligent systems. You’ll learn a range of techniques, starting with simple linear regression and progressing to deep neural networks. With exercises in each chapter to help you apply what you’ve learned, all you need is programming experience to get started.Explore the machine learning landscape, particularly neural netsUse scikit-learn to track an example machine-learning project end-to-endExplore several training models, including support vector machines, decision trees, random forests, and ensemble methodsUse the TensorFlow library to build and train neural netsDive into neural net architectures, including convolutional nets, recurrent nets, and deep reinforcement learningLearn techniques for training and scaling deep neural netsApply practical code examples without acquiring excessive machine learning theory or algorithm details

Aurélien Géron

(Autor)

Ver Página del Autor

Aurélien Géron es un consultor en aprendizaje automático (Machine Learning) conocido por equilibrar la teoría con aplicaciones prácticas y realistas. Comenzó su trayectoria en la ingeniería en campos diversos como finanzas, defensa y salud, antes de fundar dos empresas tecnológicas en Francia.

Entre 2001 y 2012 fue CTO y uno de los fundadores de Polyconseil y Wifirst, una empresa destacada en el sector de internet inalámbrico en Francia. En 2013 se unió a Google, donde lideró el equipo de clasificación automática de videos en YouTube hasta 2016. Posteriormente, se consolidó como consultor independiente en ML mientras enseñaba en instituciones académicas.

Es autor del exitoso libro Hands‑On Machine Learning with Scikit‑Learn, Keras and TensorFlow, que se ha convertido en una referencia para quienes desean aprender Machine Learning con un enfoque práctico. También es instructor en plataformas técnicas, impartiendo cursos sobre inteligencia artificial, pipelines de producción y procesamiento de lenguaje natural.

Géron fue formado originalmente en microbiología y genética evolutiva, antes de inclinarse por la informática. Esta formación multidisciplinaria moldeó su enfoque pragmático y científico hacia los modelos de ML. Vive con su familia—esposa y tres hijos—y es conocido entre sus alumnos como aquel que enseñó a contar en binario usando los dedos, hasta 1023.

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