用php做的网站前后台模板,什么公司需要做网站,哈尔滨建设发展集团有限责任公司,产品推广软文大家好#xff0c;我是小尘#xff0c;欢迎关注#xff0c;一起交流学习#xff01;欢迎大家在CSDN后台私信我#xff01;一起讨论学习#xff0c;讨论如何找到满意的实习#xff01; 本文目录 一、前言二、作者简介三、内容简介四、抽奖方式 一、前言 近年来#xff0… 大家好我是小尘欢迎关注一起交流学习欢迎大家在CSDN后台私信我一起讨论学习讨论如何找到满意的实习 本文目录 一、前言二、作者简介三、内容简介四、抽奖方式 一、前言 近年来机器学习方法凭借其理解海量数据和自主决策的能力已在医疗保健、 机器人、生物学、物理学、大众消费和互联网服务等行业得到了广泛的应用。自从AlexNet模型在2012年ImageNet大赛被提出以来机器学习和深度学习迅猛发展取得了一个又一个里程碑式的成就深刻地影响了工业界、学术界和人们的生活。 如今机器学习、深度学习、人工智能已经成为信息领域最热门的研究方向在就业市场这些领域的工作也非常吸引人。科学的巨大飞跃通常来自精彩的想法和易用的工具机器学习也不例外。 在实践中应用机器学习需要理论和工具的结合。对于机器学习的入门读者而言 从理解原理概念到确定要安装的软件包都有一定的难度。许多在最开始尝试机器学习的时候会发现理解一个算法在干什么真的非常难。不仅仅是因为算法里各种繁杂的数学理论和难懂的符号没有实际的例子光靠定义和推导来了解一个算法实在是很无聊。就连网络上的相关的指导材料能找到的通常都是各种公式以及晦涩难懂的解释很少有人能够细致的将所有细节加以说明。 因此《Python机器学习基于PyTorch和Scikit-Learn》这本书的定位是把机器学习理论和工程实践结合起来从而降低读者的阅读门槛。从数据驱动方法的基础知识到最新的深度学习框架本书每一章都提供了机器学习代码示例用于解决实际应用中的机器学习问题。 二、作者简介
塞巴斯蒂安·拉施卡Sebastian Raschka 获密歇根州立大学博士学位现在是威斯康星-麦迪逊大学统计学助理教授从事机器学习和深度学习研究。他的研究方向是数据受限的小样本学习和构建预测有序目标值的深度神经网络。他还是一位开源贡献者担任Grid.ai的首席AI教育家热衷于传播机器学习和AI领域知识。 刘玉溪海登[ Yuxi (Hayden) Liu ] 在谷歌公司担任机器学习软件工程师曾担任机器学习科学家。他是一系列机器学习书籍的作者。他的第一本书Python Machine Learning By Example在2017年和2018年亚马逊同类产品中排名第一已被翻译成多种语言。 瓦希德·米尔贾利利Vahid Mirjalili 获密歇根州立大学机械工程和计算机科学双博士学位是一名专注于计算机视觉和深度学习的科研工作者。 作者Sebastian Raschka很擅长用易于理解的方式解释复杂的方法和概念。随着深度学习革命深入到各个领域Sebastian Raschka和他的团队不断升级、完善书的内容陆续出版了第2版和第3版。本书在前3个版本的基础上新增了某些章节包含了PyTorch相关的内容覆盖了Transformer和图神经网络。这些是目前深度学习领域的前沿方法在过去两年中席卷了文本理解和分子结构等领域。 作者拥有专业知识和解决实际问题的经验因此出色地平衡了书中的理论知识和动手实践内容。Sebastian Raschka和Vahid Mirjalili在计算机视觉和计算生物学领域拥有丰富的科研经验。Yuxi Liu擅长解决机器学习领域的实际问题例如将机器学习方法用于事件预测、推荐系统等。本书的作者都对教育有着满腔热忱他们用浅显易懂的语言编写了本书以满足读者的需求。 三、内容简介 本书是一本全面介绍在PyTorch环境下学习机器学习和深度学习的综合指南可以作为初学者的入门教程也可以作为读者开发机器学习项目时的参考书。 本书讲解清晰、示例生动深入介绍了机器学习方法的基础知识不仅提供了构建机器学习模型的说明而且提供了构建机器学习模型和解决实际问题的基本准则。本书添加了基于PyTorch的深度学习内容介绍了新版Scikit-Learn。本书涵盖了多种用于文本和图像分类的机器学习与深度学习方法介绍了用于生成新数据的生成对抗网络GAN和用于训练智能体的强化学习。最后本书还介绍了深度学习的新动态包括图神经网络和用于自然语言处理NLP的大型transformer。无论是机器学习入门新手还是计划跟踪机器学习进展的研发人员都可以将本书作为使用Python进行机器学习的不二之选。 学完本书你将能够 探索机器从数据中“学习”的框架、模型和方法。 使用Scikit-Learn实现机器学习使用PyTorch实现深度学习。 训练机器学习分类器分类图像、文本等数据。 构建和训练神经网络、transformer及图神经网络。 探索评估和优化模型的最佳方法。 使用回归分析预测连续目标结果。 使用情感分析深入地挖掘文本和社交媒体数据。 “我相信你能感受到这本书对机器学习热点的总结全面而彻底对机器学习实现方法的解释清晰而宝贵。我希望你能从这本书中获得灵感从而可以使用机器学习方法解决实际问题。” —— Dmytro DzhulgakovPyTorch核心维护者
四、抽奖方式 抽奖送书老规矩不点赞收藏中奖无效 注意记得关注博主及时获取中奖通知。 点赞收藏 文章参与评论选择赠送点赞数量最多的一位截止时间2023、08.15
