Machine Learning con Python - Nuova edizione
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Machine Learning con Python - Nuova edizione

Costruire algoritmi per generare conoscenza

  1. 672 pagine
  2. Italian
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Machine Learning con Python - Nuova edizione

Costruire algoritmi per generare conoscenza

Informazioni su questo libro

Oggi più che mai elaborare il magma di dati disponibili è una sfida affascinante e imprescindibile. Il machine learning, ovvero la capacità di creare macchine in grado di apprendere in modo automatico, permette di affrontarla. Questa nuova edizione del bestseller di Sebastian Raschka, profondamente aggiornata e ampliata, accompagna nel mondo del machine learning e mostra come Python sia il linguaggio di programmazione ideale per interrogare i dati e recuperare preziosi insight. Viene spiegato l'utilizzo di librerie dedicate - tra cui TensorFlow e scikit-learn - applicate in ambiti come la selezione e la compressione dei dati, l'analisi del linguaggio naturale, l'elaborazione di previsioni, il riconoscimento delle immagini, e viene dato spazio a due tecniche di machine learning all'avanguardia: il reinforcement learning e le reti generative avversarie (GAN). L'approccio è pragmatico: tutti i concetti sono accompagnati da esempi di codice e tutorial passo-passo. La lettura è consigliata a chi ha già alle spalle qualche studio teorico nel campo della scienza dei dati e ha maturato un'esperienza di base nella programmazione in Python.

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Informazioni

Editore
Apogeo
Anno
2021
eBook ISBN
9788850318933
Categoria
Informatica generale

Indice dei contenuti

  1. Introduzione
  2. Autori e collaboratori
  3. Ringraziamenti
  4. Capitolo 1 - Dare ai computer la capacità di apprendere dai dati
  5. Capitolo 2 - Addestrare gli algoritmi a compiti di classificazione
  6. Capitolo 3 - Tour dei classificatori di machine learning con scikit-learn
  7. Capitolo 4 - Costruire buoni dataset di addestramento: la pre-elaborazione
  8. Capitolo 5 - Comprimere i dati tramite riduzione della dimensionalità
  9. Capitolo 6 - Valutare i modelli e ottimizzare gli iperparametri
  10. Capitolo 7 - Combinare fra loro più modelli: ensemble learning
  11. Capitolo 8 - Applicare il machine learning all’analisi del sentiment
  12. Capitolo 9 - Embedding di un modello in un’applicazione web
  13. Capitolo 10 - Predire variabili target continue con l’analisi a regressione
  14. Capitolo 11 - Lavorare con dati senza etichette: l’analisi dei cluster
  15. Capitolo 12 - Implementare una rete neurale artificiale a layer multipli
  16. Capitolo 13 - Parallelizzare l’addestramento di reti neurali con TensorFlow
  17. Capitolo 14 - Approfondimenti: come funziona TensorFlow
  18. Capitolo 15 - Classificare immagini con le reti neurali convoluzionali profonde
  19. Capitolo 16 - Modellare dati sequenziali con le reti neurali ricorrenti
  20. Capitolo 17 - Reti generative avversarie per la sintesi di nuovi dati
  21. Capitolo 18 - Reinforcement learning per decisioni in ambienti complessi

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