Artigo n.º:
219644708
Grokking Machine Learning
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O que se Destaca
Intuitive Approach
Simplifies complex concepts of machine learning, making them accessible to beginners while still providing depth for advanced users, ensuring a broad appeal across varying experience levels.
Hands-On Exercises
Incorporates practical coding examples and real-world scenarios, empowering learners to apply theoretical knowledge immediately, which enhances retention and accelerates learning outcomes.
Comprehensive Coverage
Offers an extensive curriculum that spans fundamental concepts to advanced topics, ensuring learners obtain a well-rounded foundation in machine learning, positioning them for success in the field.
Detalhes do produto
- It's time to dispel the myth that machine learning is difficult. Grokking Machine Learning teaches you how to apply ML to your projects using only standard Python code and high school-level math. No specialist knowledge is required to tackle the hands-on exercises using readily available machine learning tools!In Grokking Machine Learning, expert machine learning engineer Luis Serrano introduces the most valuable ML techniques and teaches you how to make them work for you. Practical examples illustrate each new concept to ensure you’re grokking as you go. You’ll build models for spam detection, language analysis, and image recognition as you lock in each carefully-selected skill. Packed with easy-to-followPython-based exercises and mini-projects, this book sets you on the path to becoming a machine learning expert.Key Features· Different types of machine learning, including supervised and unsupervised learning· Algorithms for simplifying, classifying, and splitting data· Machine learning packages and tools· Hands-on exercises with fully-explained Python code samplesFor readers with intermediate programming knowledge in Python or a similar language.About the technology Machine learning is a collection of mathematically-based techniques and algorithms that enable computers to identify patterns and generate predictions from data. This revolutionary data analysis approach is behind everything from recommendation systems to self-driving cars, and is transforming industries from finance to art.Luis G. Serrano has worked as the Head of Content for Artificial Intelligence at Udacity and as a Machine Learning Engineer at Google, where he worked on the YouTube recommendations system. He holds a PhD in mathematics from the University of Michigan, a Bachelor and Masters from the University of Waterloo, and worked as a postdoctoral researcher at the University of Quebec at Montreal. He shares his machine learning expertise on a YouTube channel with over 2 million views and 35 thousand subscribers, and is a frequent speaker at artificial intelligence and data science conferences.
| Publisher | Manning Publications |
| Publication date | 14 Dec. 2021 |
| Edition | 1st |
| Language | English |
| Print length | 350 pages |
| ISBN-10 | 1617295914 |
| ISBN-13 | 978-1617295911 |
| Dimensions | 18.75 x 3.25 x 23.5 cm |
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English edition Luis Serrano Format: Paperback Editorial Review
Grokking Machine Learning is a comprehensive guide published by Manning Publications, offering 350 pages of insight into the intricacies of machine learning. The first edition, released on December 14, 2021, is available in English and intended to facilitate a deep understanding of machine learning concepts through engaging illustrations. As readers progress, they will find that the book effectively breaks down complex theories into digestible explanations, making it accessible even for beginners. Its clear structure, coupled with a range of practical examples, enhances the learning experience and has garnered positive feedback from its audience.
Avaliações e Classificações dos Clientes
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Prós
- Engaging illustrations make complex concepts easier to understand
- Clear explanations suitable for beginners
- Well-structured content enhances learning
- Practical examples provide real-world applications
- A comprehensive guide to machine learning
Contras
- Length may be overwhelming for some readers
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- Learn Supervised algorithms
- Data cleaning & simplification techniques
- Study Neural networks & complex dataset methods.
- No special knowledge required
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