Python Programming Workbook For Machine Learning With Pytorch And Scikit-Learn PDF 2024.
Donnez-vous les moyens de relever les défis réels de l’apprentissage automatique avec ce classeur Python complet ! Ce guide pratique vous fournit les compétences et les connaissances nécessaires pour construire des modèles d’apprentissage automatique efficaces en utilisant des bibliothèques populaires comme PyTorch et scikit-learn. Grâce à une série d’exercices pratiques, vous acquerrez une compréhension approfondie des concepts et des techniques essentiels, tout en développant simultanément vos compétences en programmation Python.
Principales caractéristiques
Maîtrisez les principes fondamentaux : Saisissez les principes fondamentaux de l’apprentissage automatique, y compris le prétraitement des données, la sélection de modèles, les mesures d’évaluation et la gestion du cycle de vie du projet.
Plongez dans PyTorch : Explorez la puissance de PyTorch pour construire des réseaux de neurones. Maîtrisez les tenseurs, autograd et les fonctionnalités de base pour concevoir et former des architectures d’apprentissage profond personnalisées.
Exploitez la puissance de scikit-learn : Tirez parti de la vaste boîte à outils de scikit-learn pour les algorithmes d’apprentissage automatique traditionnels. Apprenez à implémenter la régression logistique, les techniques de renforcement de gradient comme XGBoost et LightGBM, et plus encore.
Maîtrise de la gestion des données : Découvrez des techniques efficaces de transformation des données avec NumPy et Pandas, les chevaux de bataille de la manipulation des données en Python. Apprenez l’ingénierie des fonctionnalités pour préparer vos données pour des performances optimales du modèle.
Puissance de visualisation : Utilisez Matplotlib pour créer des visualisations informatives qui facilitent l’exploration des données, l’évaluation des modèles et la communication claire des résultats.
Flux de travail de développement de projet : Obtenez des informations sur une approche structurée du développement de projets d’apprentissage automatique. Apprenez à naviguer efficacement dans les étapes de définition de problème, d’acquisition de données, de sélection de modèle, de formation, d’évaluation et de déploiement.
Techniques avancées : Plongez dans des sujets avancés comme les réseaux de neurones convolutifs (CNNs) pour l’analyse d’images, les réseaux de neurones récurrents (RNNs) pour la modélisation de séquence avec PyTorch, et les réseaux de mémoire à long terme (LSTM) pour gérer les dépendances à long terme.
À la fin de ce manuel, vous pourrez
Créez et formez des modèles de machine learning en toute confiance avec Python Implémentez une variété d’algorithmes de deep learning traditionnels avec PyTorch et scikit-learn
Prétraitez et transformez les données efficacement pour des performances de machine learning optimales
Créez des visualisations de données pertinentes pour mieux comprendre vos modèles et vos résultats
Développer une approche systématique du développement de projets d’apprentissage automatique
Appliquer des techniques avancées comme CNNs, RNNs et LSTMs à des tâches complexes
Que vous soyez un débutant désireux d’entrer dans le domaine de l’apprentissage automatique ou un programmeur expérimenté qui cherche à élargir vos compétences, ce cahier est votre compagnon essentiel!
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