Machine Learning For Developers [Anglais][PDF]

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About This Book

• Learn to develop efficient and intelligent applications by leveraging the power of Machine Learning
• A highly practical guide explaining the concepts of problem solving in the easiest possible manner
• Implement Machine Learning in the most practical way

Who This Book Is ForThis book will appeal to any developer who wants to know what Machine
Learning is and is keen to use Machine Learning to make their day-to-day
apps fast, high performing, and accurate. Any developer who wants to
enter the field of Machine Learning can effectively use this book as an
entry point.
What You Will Learn

• Learn the math and mechanics of Machine Learning via a developer-friendly approach
• Get to grips with widely used Machine Learning algorithms/techniques and how to use them to solve real problems
• Get a feel for advanced concepts, using popular programming frameworks.
• Prepare yourself and other developers for working in the new ubiquitous field of Machine Learning
• Get an overview of the most well known and powerful tools, to solve computing problems using Machine Learning.
• Get an intuitive and down-to-earth introduction to current Machine Learning
  areas, and apply these concepts on interesting and cutting-edge
  problems.

In DetailMost of us have heard about the term Machine Learning, but surprisingly the question frequently asked by
developers across the globe is, “How do I get started in Machine
Learning?”. One reason could be attributed to the vastness of the
subject area because people often get overwhelmed by the abstractness of
ML and terms such as regression, supervised learning, probability
density function, and so on. This book is a systematic guide teaching
you how to implement various Machine Learning techniques and their
day-to-day application and development.
You will start with the very basics of data and mathematical models in easy-to-follow language
that you are familiar with; you will feel at home while implementing the
examples. The book will introduce you to various libraries and
frameworks used in the world of Machine Learning, and then, without
wasting any time, you will get to the point and implement Regression,
Clustering, classification, Neural networks, and more with fun examples.
As you get to grips with the techniques, you'll learn to implement
those concepts to solve real-world scenarios for ML applications such as
image analysis, Natural Language processing, and anomaly detections of
time series data.
By the end of the book, you will have learned various ML techniques to develop more efficient and intelligent applications.
Style and approachThis book gives you a glimpse of Machine Learning Models and the application
of models at scale using clustering, classification, regression and
reinforcement learning with fun examples. Hands-on examples will be
presented to understand the power of problem solving with Machine
Learning and Advanced architectures, software installation, and
configuration.

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À propos de ce livre

    Apprendre à développer des applications efficaces et intelligentes en tirant
parti de la puissance de l'apprentissage automatique
    Un guide très pratique expliquant les concepts de résolution de problèmes de la manière la plus simple possible
    Implémenter l'apprentissage automatique de la manière la plus pratique

À qui s'adresse ce livre? Ce livre plaira à tout développeur qui veut savoir quelle Machine
L'apprentissage est et est désireux d'utiliser l'apprentissage automatique pour faire leur travail au jour le jour
applications rapides, performantes et précises. Tout développeur qui veut
entrer dans le domaine de l'apprentissage automatique peut utiliser efficacement ce livre comme
point d'accès.
Ce que vous apprendrez

    Apprenez les mathématiques et la mécanique de l'apprentissage automatique grâce à une approche conviviale
    Maîtrisez les algorithmes / techniques d'apprentissage automatique largement
utilisés et comment les utiliser pour résoudre de vrais problèmes
    Découvrez les concepts avancés en utilisant des frameworks de programmation populaires.
    Préparez-vous et d'autres développeurs à travailler dans le nouveau domaine omniprésent de l'apprentissage automatique
    Obtenez un aperçu des outils les plus connus et les plus puissants, pour
résoudre des problèmes informatiques à l'aide de Machine Learning.
    Obtenez une introduction intuitive et concrète à l'apprentissage automatique actuel
    domaines, et appliquer ces concepts sur intéressant et à la fine pointe
    problèmes.

En détail La plupart d'entre nous ont entendu parler du terme Machine
Learning, mais étonnamment la question fréquemment posée par
les développeurs à travers le monde est, "Comment puis-je commencer dans la machine
Apprentissage?". Une raison pourrait être attribuée à l'immensité du
domaine parce que les gens sont souvent dépassés par l'abstraction de
ML et des termes tels que la régression, l'apprentissage supervisé, la probabilité
fonction de densité, et ainsi de suite. Ce livre est un guide d'enseignement systématique
vous comment mettre en œuvre diverses techniques d'apprentissage automatique et leur
l'application et le développement au jour le jour.
Vous commencerez par les bases mêmes des données et des modèles mathématiques dans un langage facile à suivre
que vous connaissez vous vous sentirez à la maison tout en mettant en œuvre le
exemples. Le livre vous présentera diverses bibliothèques et
cadres utilisés dans le monde de l'apprentissage automatique, puis, sans
perdre du temps, vous arriverez au point et mettre en œuvre la régression,
Clustering, classification, réseaux de neurones, et plus avec des exemples amusants.
Au fur et à mesure que vous maîtriserez les techniques, vous apprendrez à mettre en œuvre
ces concepts pour résoudre des scénarios du monde réel pour les applications de ML telles que
analyse d'images, traitement du langage naturel et détection d'anomalies
Données de séries chronologiques.
À la fin du livre, vous aurez appris diverses techniques de ML pour développer des applications plus efficaces et intelligentes.
Style et approcheCe livre vous donne un aperçu des modèles d'apprentissage automatique et de l'application
de modèles à l'échelle en utilisant la classification, la classification, la régression et
l'apprentissage par renforcement avec des exemples amusants. Des exemples pratiques seront
présenté pour comprendre la puissance de la résolution de problèmes avec Machine
Architectures d'apprentissage et avancées, installation de logiciels et
configuration.

Hébergeur : Aucune Info
Format : PDF/Py/JPG/IPYNB/CSV
Langues : Anglais
Nombre de pages : 265
Découpage : Aucun
Nombre de fichiers et tailles : 198 ficher, poids total 36,68 Mo (Le book + les ressources disponibles/corrections)