精通機器學習：使用Scikit-Learn, Keras與TensorFlow 第二版

書名：精通機器學習：使用Scikit-Learn, Keras與TensorFlow 第二版，原文名稱：Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 2nd Edition， ... 選擇語言 English 繁體中文 简体中文 :::相關網站 博客來 售票網 企業採購 福利平台 海外專館 :::會員服務|快速功能 0結帳 您好 ( 登出 )     登入     加入會員 購物金 購物金 0 儲值金 0 E-Coupon 0 張 單品折價券 0 張 OP點數兌換 會員專區 電子書櫃 線上客服 繁體 關閉廣告 展開廣告 回博客來首頁 客服公告：反詐騙！提醒您「不碰ATM、網銀，不說信用卡資料」詳情 移動滑鼠展開全站分類 :::全站分類 全站分類 :::網站搜尋 全部 展開 全部 圖書 電子書 有聲書 訂閱 影音 百貨 雜誌 售票 海外專館 快速到貨 禮物卡 搜尋 熱門關鍵字 貿易戰就是階級戰 Middle 最強獨家 曬書3本199 中文書 兒童暑期閱讀 2022曬書市集 新書 預購 排行榜 選書 即將出版 特價書 香港出版 讀者書評 出版社專區 分類總覽 博客來中文書電腦資訊概論/科技趨勢人工智慧/機器學習商品介紹 看大圖 !上頁 下頁 主題活動 試閱 精通機器學習：使用Scikit-Learn,Keras與TensorFlow第二版 Hands-onMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow,2ndEdition 已追蹤作者：[ 修改 ] 確定 取消 作者：AurélienGéron   新功能介紹譯者：賴屹民出版社：歐萊禮   新功能介紹出版日期：2020/04/08語言：繁體中文 定價：1200元 優惠價：79折948元 使用購物金最高可抵100% 詳情 1點OPENPOINT可兌換1點購物金，1點購物金可抵1元，實際點數依您帳戶為準。

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這本暢銷書新版本使用具體的案例、精簡的理論，以及Python準生產框架，協助你直觀地認識智慧系統的概念與建構工具。

    　　你將學到可快速上手的技術，只要具備程式編寫經驗，就可以藉由各章的習題來學習。

你可以在GitHub取得本書的所有程式碼，這些程式已經更新為TensorFlow2，以及最新版的Scikit-Learn。

    　　‧使用Scikit-Learn與pandas，透過端對端專案建立機器學習基礎  　　‧用TensorFlow2建構與訓練許多神經網路架構，以進行分類及回歸  　　‧探索物體偵測、語義分割、專注機制、語言模型、GAN等  　　‧探索TensorFlow2的官方高階API—KerasAPI  　　‧使用TensorFlow的DataAPI、分散式策略API、TFTransform及TF-Serving將TensorFlow模型生產化  　　‧在GoogleCloudAIPlatform或行動裝置上部署  　　‧瞭解降維、分群及異常檢測等非監督學習技術  　　‧用強化學習來建立自主學習代理程式(agent)，包括使用TF-Agents程式庫 讀者書評   　　“這是一本卓越的機器學習資源，有清楚、直觀的解說，以及大量實用技巧。

”——FrançoisChollet（Keras作者，《DeepLearningwithPython》作者）   　　“這本書詳細介紹以神經網路解決問題的理論與做法；建議想要實際運用ML的人都要看這本書。

”——PeteWarden（TensorFlow行動主管）   作者介紹 作者簡介   AurélienGéron   　　AurélienGéron是機器學習顧問和教練。

曾經在Google任職，在2013年至2016年是YouTube的影片分類團隊主管。

他也是Wifirst創辦人(法國無線網際網路服務龍頭供應商)暨CTO(2002~2012)。

  目錄 前言  【第一部分機器學習基本知識】  chapter01機器學習領域  chapter02端對端機器學習專案  chapter03分類  chapter04訓練模型  chapter05支援向量機  chapter06決策樹  chapter07整體學習與隨機森林  chapter08降維  chapter09無監督學習技術  【第二部分神經網路與深度學習】  chapter10以Keras介紹人工神經網路  chapter11訓練深度神經網路  chapter12用TensorFlow來自製模型和進行訓練  chapter13使用TensorFlow來載入和預先處理資料  chapter14使用摺積神經網路來製作深度電腦視覺  chapter15使用RNN和CNN來處理序列  chapter16用RNN與Attention處理自然語言  chapter17使用自動編碼網路與GAN來進行表徵學習與生成學習  chapter18強化學習  chapter19大規模訓練與部署TensorFlow模型  附錄A習題解答  附錄B機器學習專案檢核表  附錄CSVM對偶問題  附錄DAutodiff  附錄E其他流行的ANN結構  附錄F特殊資料結構  附錄GTensorFlow圖  索引 看更多   詳細資料 ISBN：9789865024345規格：平裝/816頁/18.5x23x4.08cm/普通級/單色印刷/二版出版地：台灣 本書分類：電腦資訊>概論/科技趨勢>人工智慧/機器學習本書分類：電腦資訊>資料庫/大數據>資料處理/大數據 會員評鑑 TOP 會員評鑑等級 ，共 3 位評分。

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包裝減量。

環保材質。

循環包材。

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