Apprendimento Automatico (Machine Learning) eBooks
eBooks Apprendimento automatico (Machine learning)
Machine Learning con SageMaker: Guida per lavorare con i big data e diventare data scientist. E-book. Formato EPUB Julien Simon - Feltrinelli Editore, 2023 -
SageMaker è una piattaforma in cloud di AWS che consente di elaborare modelli di machine learning utilizzando un'interfaccia grafica e senza dover gestire alcuna infrastruttura. Questo manuale accompagna il lettore nell'apprendimento delle varie funzionalità, dalla preparazione dei dati alla creazione, addestramento e distribuzione di modelli. Viene mostrato come integrare la piattaforma con le librerie di deep learning più diffuse, in modo da estenderne le potenzialità. Il lettore impara inoltre a ottimizzare il flusso di lavoro, migliorando la produttività e riducendo i costi, a individuare problemi e difetti nell'addestramento dei modelli, con la giusta attenzione alla scalabilità e al rilascio delle applicazioni. Una guida passo passo adatta ad analisti, data scientist, sviluppatori e in generale a chiunque voglia esplorare e sfruttare l'esperienza di AWS nello sviluppo di applicazioni di machine learning e analisi dei dati.
Deep Learning con Python: Imparare a implementare algoritmi di apprendimento profondo. E-book. Formato EPUB François Chollet - Feltrinelli Editore, 2020 -
Negli ultimi anni il machine learning ha compiuto passi da gigante, con macchine che ormai raggiungono un livello di accuratezza quasi umana. Dietro questo sviluppo c'è il deep learning: una combinazione di progressi ingegneristici, teoria e best practice che rende possibile applicazioni prima impensabili. Questo manuale accompagna il lettore nel mondo del deep learning attraverso spiegazioni passo passo ed esempi concreti incentrati sul framework Keras. Si parte dai fondamenti delle reti neurali e del machine learning per poi affrontare le applicazioni del deep learning nel campo della visione computerizzata e dell'elaborazione del linguaggio naturale: dalla classificazione delle immagini alla previsione di serie temporali, dall'analisi del sentiment alla generazione di immagini e testi. Con tanti esempi di codice corredati di commenti dettagliati e consigli pratici, questo libro è rivolto a chi ha già esperienza di programmazione con Python e desidera entrare nel mondo degli algoritmi di apprendimento profondo.