Mãos à Obra

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CONCEITOS, FERRAMENTAS E TÉCNICAS PARA A CONSTRUÇÃO DE SISTEMAS INTELIGENTES.

Com uma série de recentes avanços, o aprendizado profundo impulsionou todo o campo do aprendizado de máquina. Agora, mesmo

os programadores que pouco sabem sobre esta tecnologia podem utilizar ferramentas simples e eficientes para implementar programas capazes de aprender com dados.

Este livro prático mostra como fazê-lo.

Utilizando exemplos concretos, uma teoria mínima e duas estruturas Python prontas para produção — Scikit-Learn e TensorFlow  — o autor Aurélien Géron ajuda você a adquirir uma compreensão intuitiva dos conceitos e ferramentas para a construção de sistemas inteligentes.

Você aprenderá uma variedade de técnicas, começando com uma regressão linear simples e progredindo para redes neurais profundas. Com exercícios em cada capítulo para ajudá-lo a aplicar o que aprendeu, você só precisa ter experiência em programação para começar.

■■ Explore o cenário do aprendizado de máquina, especialmente as redes neurais

■■ Utilize o Scikit-Learn para acompanhar um exemplo de projeto de aprendizado de máquina de ponta a ponta

■■ Examine vários modelos de treinamento, incluindo máquinas de vetor de suporte, árvores de decisão, florestas aleatórias e métodos de ensemble

■■ Use a biblioteca TensorFlow para construir e treinar redes neurais

■■ Mergulhe em arquiteturas de rede neural, incluindo redes convolutivas, redes recorrentes e aprendizado por reforço profundo

■■ Aprenda técnicas para treinamento e dimensionamento de redes neurais profundas

■■ Aplique exemplos práticos de código sem recorrer a teorias excessivas ou detalhes de algoritmo do aprendizado de máquinas

Elogio a obra:

“ Este livro é uma excelente introdução à teoria e prática para resolver problemas com redes neurais.  Ele abrange os pontos-chave que você precisará para criar aplicativos eficazes, assim como o conhecimento necessário para entender novas pesquisas à medida em que surgem.

O recomendo a qualquer pessoa interessada em aprender sobre o AM na prática. ”

—Pete Warden Líder Mobile do TensorFlow