Oggi più che mai elaborare il magma di dati disponibili è una sfida affascinante e imprescindibile. Il machine learning, ovvero la capacità di creare macchine in grado di apprendere in modo automatico, permette di affrontarla.Questa nuova edizione del bestseller di Sebastian Raschka, profondamente aggiornata e ampliata, accompagna nel mondo del machine learning e mostra come Python sia il linguaggio di programmazione ideale per interrogare i dati e recuperare preziosi insight. Viene spiegato l'utilizzo di librerie dedicate - tra cui TensorFlow e scikit-learn - applicate in ambiti come la selezione e la compressione dei dati, l'analisi del linguaggio naturale, l'elaborazione di previsioni, il riconoscimento delle immagini, e viene dato spazio a due tecniche di machine learning all'avanguardia: il reinforcement learning e le reti generative avversarie (GAN).L'approccio è pragmatico: tutti i concetti sono accompagnati da esempi di codice e tutorial passo-passo. La lettura è consigliata a chi ha già alle spalle qualche studio teorico nel campo della scienza dei dati e ha maturato un'esperienza di base nella programmazione in Python.
Oggi più che mai elaborare il magma di dati disponibili è una sfida affascinante e imprescindibile. Il machine learning, ovvero la capacità di creare macchine in grado di apprendere in modo automatico, permette di affrontarla.Questa nuova edizione del bestseller di Sebastian Raschka, profondamente aggiornata e ampliata, accompagna nel mondo del machine learning e mostra come Python sia il linguaggio di programmazione ideale per interrogare i dati e recuperare preziosi insight. Viene spiegato l'utilizzo di librerie dedicate - tra cui TensorFlow e scikit-learn - applicate in ambiti come la selezione e la compressione dei dati, l'analisi del linguaggio naturale, l'elaborazione di previsioni, il riconoscimento delle immagini, e viene dato spazio a due tecniche di machine learning all'avanguardia: il reinforcement learning e le reti generative avversarie (GAN).L'approccio è pragmatico: tutti i concetti sono accompagnati da esempi di codice e tutorial passo-passo. La lettura è consigliata a chi ha già alle spalle qualche studio teorico nel campo della scienza dei dati e ha maturato un'esperienza di base nella programmazione in Python.
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