精通機器學習｜使用Scikit-Learn與PyTorch

的圖書

精通機器學習｜使用Scikit-Learn與PyTorch

作者：Aurélien Géron ／譯者：賴屹民　
出版社：歐萊禮
出版日期：2026-04-30
語言：繁體書

圖書選購

價格	供應商	所屬目錄
$ 1011	TAAZE 讀冊生活	中文書
$ 1011	iRead灰熊愛讀書	電腦總論
$ 1152	金石堂 KingStone	人工智慧／機器學習
$ 1152	誠品網路書店	電腦資訊總論

圖書名稱：精通機器學習｜使用Scikit-Learn與PyTorch

機器學習「聖經級」著作全新進化，正式擁抱PyTorch生態系！
別再只當AI使用者，跟著Aurélien Géron成為AI的打造者。
本書將是你技術職涯中最具價值的投資！

「本書是初學者踏入機器學習（ML）世界的完美起點。作者以清晰的範例程式與實際的範例，從基礎脈絡到核心概念層層揭開AI的奧祕。你將透過PyTorch與Scikit-Learn的完整操作流程，從入門一路挺進最新的機器學習與深度學習技術。」
——Louis-François Bouchard，教育者、Towards AI共同創辦人暨CTO

「Géron找出理論與實作的黃金比例，運用Scikit-Learn與PyTorch的實作來幫助你充分掌握重要概念，並以親切、易懂的說明讓複雜知識變得毫無負擔。這本書是我最推薦ML學習資源。」
——Ulf Bissbort，ZefHub共同創辦人暨CTO

機器學習的潛力正以空前的速度爆發，但它的複雜度總是令門外的開發者與科技工作者望而卻步。現在，無論你想提升技能、在實際專案中導入AI，亦或只想要瞭解AI系統到底如何運作，本書都是帶你邁入AI世界的完美起點。

作者Aurélien Géron以親切的筆法與扎實的知識，打造出最全面的機器學習與深度學習入門指南。你將透過清晰的講解與貼近現實的範例，逐步掌握Scikit-Learn、PyTorch、Hugging Face等主流工具，從基本的回歸技術到先進的神經網路架構，並在此基礎上，進一步介紹深度學習架構與現代AI技術，包括Transformer、生成式模型，以及大型語言模型（LLM）的應用與微調方法，一路暢行無阻。

本書內容橫跨傳統機器學習與現代深度學習，提供一條從入門到進階的完整學習路徑。無論是初學者、希望強化實作能力的工程師，或是計畫轉向 PyTorch 生態系的開發者，都能透過本書掌握打造智慧系統所需的關鍵知識與技術。

• 瞭解ML基礎知識，包括過度擬合與超參數調校等概念。
• 使用Scikit-Learn來完成一個完整的ML專案，不僅涵蓋資料探索，也包含模型評估。
• 學習無監督學習技巧，例如分群與異常偵測。
• 建立進階架構，例如使用transformer來建構聊天機器人，以及使用PyTorch來打造擴散模型。
• 運用預訓模型（包括LLM）並學習如何微調與提升其速度。
• 使用強化學習來訓練自主的代理。

作者簡介：

Aurélien Géron 是機器學習顧問，曾擔任Google的YouTube影片分類負責人。他是WiFirst與Polyconseil等科技公司的共同創辦人，並具備金融、國防與醫療保健領域的背景，同時是多本暢銷技術書籍的作者。

前言

【第一部分機器學習的基本概念】

第一章機器學習全景
何謂機器學習？
為什麼要使用機器學習？
應用範例
機器學習系統的類型
ML的主要挑戰
測試與驗證
習題

第二章機器學習專案的完整流程
使用真實的資料
瞭解大局
取得資料
探索資料並將資料視覺化以獲得見解
為ML演算法準備資料
選擇並訓練模型
微調你的模型
上線、監視與維護你的系統
大膽嘗試吧！
習題

第三章分類
MNIST
訓練二元分類器
效能指標
多類別分類
錯誤分析
多標籤分類
多輸出分類
習題

第四章訓練模型
線性回歸
梯度下降
多...

顯示全部內容

回上面

贊助商廣告