Machine Learning, Animated
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Machine Learning, Animated

Mark Liu

  1. 436 páginas
  2. English
  3. ePUB (apto para móviles)
  4. Disponible en iOS y Android
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Machine Learning, Animated

Mark Liu

Detalles del libro
Índice
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Información del libro

The release of ChatGPT has kicked off an arms race in Machine Learning (ML), however ML has also been described as a black box and very hard to understand. Machine Learning, Animated eases you into basic ML concepts and summarizes the learning process in three words: initialize, adjust and repeat. This is illustrated step by step with animation to show how machines learn: from initial parameter values to adjusting each step, to the final converged parameters and predictions.

This book teaches readers to create their own neural networks with dense and convolutional layers, and use them to make binary and multi-category classifications. Readers will learn how to build deep learning game strategies and combine this with reinforcement learning, witnessing AI achieve super-human performance in Atari games such as Breakout, Space Invaders, Seaquest and Beam Rider.

Written in a clear and concise style, illustrated with animations and images, this book is particularly appealing to readers with no background in computer science, mathematics or statistics.

Access the book's repository at: https://github.com/markhliu/MLA

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Información

Año
2023
ISBN
9781000964790

Índice

Estilos de citas para Machine Learning, Animated

APA 6 Citation

Liu, M. (2023). Machine Learning, Animated (1st ed.). Chapman and Hall/CRC. Retrieved from https://www.perlego.com/book/4265456 (Original work published 2023)

Chicago Citation

Liu, Mark. (2023) 2023. Machine Learning, Animated. 1st ed. Chapman and Hall/CRC. https://www.perlego.com/book/4265456.

Harvard Citation

Liu, M. (2023) Machine Learning, Animated. 1st edn. Chapman and Hall/CRC. Available at: https://www.perlego.com/book/4265456 (Accessed: 17 June 2024).

MLA 7 Citation

Liu, Mark. Machine Learning, Animated. 1st ed. Chapman and Hall/CRC, 2023. Web. 17 June 2024.