Python Machine Learning for Beginners: Unlocking the Power of Data. A Beginner's Guide to Machine Learning with Python PDF 2024.
English | May 16, 2024 | ISBN: 9798224780518 | 166 Pages | PDF EPUB | 1 MB
"Python Machine Learning for Beginners : Unlocking the Power of Data" est un guide complet pour débutants qui démystifie le monde du machine learning en utilisant le langage de programmation Python. Que vous soyez un étudiant, un professionnel qui cherche à élargir vos compétences ou tout simplement curieux du domaine fascinant de l’apprentissage automatique, ce livre est votre porte d’entrée pour déverrouiller la puissance des données.
Dans ce livre, vous vous lancerez dans un voyage qui vous mènera des fondamentaux de la programmation Python à la compréhension des principes et des techniques de base de l’apprentissage automatique. Étape par étape, vous apprendrez à prétraiter et explorer les données, à concevoir des fonctionnalités, à créer des modèles prédictifs et à évaluer leurs performances. Avec des exemples pratiques et des exercices pratiques, vous acquerrez une base solide dans les algorithmes d’apprentissage supervisés et non supervisés, y compris la régression linéaire, la régression logistique, les arbres de décision, les forêts aléatoires, les machines à vecteurs de soutien, la réduction de regroupement et de dimensionnalité.
En vous plongeant dans le domaine du deep learning, vous découvrirez la puissance des réseaux de neurones et leurs applications dans la classification d’images, l’analyse de données séquentielles et l’apprentissage par transfert. Vous explorerez également les considérations éthiques et les défis associés au déploiement de modèles d’apprentissage automatique dans des scénarios réels.
Tout au long du livre, l’accent est mis sur la mise à la disposition des débutants de concepts complexes. Avec des explications claires, des extraits de code et des visualisations illustratives, vous développerez une compréhension approfondie des techniques d’apprentissage automatique et de leur mise en Å“uvre pratique en utilisant les bibliothèques populaires de Python telles que scikit-learn, TensorFlow et Keras.