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Argomenti in breve

  • Addestrare gli algoritmi a compiti di classificazione
  • Utilizzare i classificatori della libreria scikit-learn
  • Selezionare i dati con le tecniche di pre-elaborazione
  • Ridurre la dimensionalità dei dati con le tecniche compressione
  • Conoscere, valutare e combinare i modelli di machine learning
  • Creare analisi del sentiment elaborando dati testuali dai social media
  • Integrare modelli di machine learning in applicazioni web
  • Elaborare previsioni attraverso i modelli di analisi a regressione
  • Individuare nuovi cluster e pattern di dati
  • Addestrare reti neurali al riconoscimento delle immagini
  • Lavorare con Theano per ottimizzare gli algoritmi di machine learning
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Descrizione

Elaborare il magma di dati oggi disponibili è una sfida affascinante e imprescindibile per il mondo contemporaneo dove la conoscenza e l'informazione sono il primo valore. Il machine learning è la risposta: grazie ai suoi algoritmi è possibile creare macchine in grado apprendere in maniera automatica e rispondere alle domande chiave per il successo.
Questo libro accompagna nel mondo del machine learning e mostra come Python sia il linguaggio di programmazione ideale per costruire algoritmi sofisticati in grado di interrogare i dati nel modo migliore e recuperare preziosi insight. Viene spiegato l'utilizzo di librerie Python dedicate - tra cui scikit-learn, Theano e Keras - applicate in ambiti come la selezione e la compressione dei dati, l'analisi del linguaggio naturale, l'elaborazione di previsioni, il riconoscimento delle immagini.
L'approccio didattico è pragmatico: tutti i concetti sono accompagnati da esempi pratici di codice. La lettura è consigliata a chi ha già alle spalle qualche studio teorico nel campo del machine learning oltre a una buona conoscenza di programmazione in Python.

+ Leggi tutto - Chiudi

Dettagli tecnici

Pagine: 400
Collana: Guida Completa
Pubblicazione: Novembre 2016
ISBN Libro: 9788850333974
ISBN Ebook: 9788850317912

Questo libro accompagna nel mondo del machine learning e mostra come Python sia il linguaggio di programmazione ideale per costruire algoritmi in grado di recuperare dai dati preziosi insight.

Gli autori

  • Sebastian Raschka
    Sebastian Raschka, dottorando alla Michigan State University, sviluppa modelli computazionali applicati al campo della biologia. È stato valutato da Analytics Vidhya come lo scienziato più influente nell’ambito della data science su GitHub. Vanta un’esperienza pluriennale di programmazione in Python e ha tenuto diversi seminari sulle applicazioni pratiche della scienza dei dati e sull’apprendimento automatico. Nel tempo libero lavora a modelli computazionali per predire risultati sportivi.
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