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非監督式學習|使用Python

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非監督式學習|使用Python 非監督式學習|使用Python

作者:Ankur A. Patel / 譯者:盧建成 
出版社:歐萊禮
出版日期:2020-03-25
語言:繁體書   
圖書介紹 - 資料來源:TAAZE 讀冊生活   評分:
圖書名稱:非監督式學習|使用Python

從無標籤資料應用機器學習解決方案

“研究人員、工程師與學生將會喜歡這本書,因為本書充滿務實的非監督式學習技術,採用平鋪直述的方式,以及囊括了可快速練習的Python範例。”
–Sarah Nagy
Senior Data Scientist at Edison

許多專家認為非監督式學習是人工智慧的下一個前沿技術,並且是邁向強人工智慧的關鍵。由於世界上大多數資料都沒有標籤,因此無法應用傳統的監督式學習。從另一方面來說,非監督式學習則可以應用在無標籤的資料集,用以發現埋藏在資料深處裡有意義的樣式,而這些樣式幾乎不可能被人類發現。

作者Ankur Patel藉由使用兩個簡單且已經可實際運用於業務開發(production-ready)的Python框架:Scikit-learn和Keras來示範如何應用非監督式學習。透過程式碼和實際操作範例,數據科學家將從資料中識別難以發現的樣式,獲得更深入的商業洞見、檢測異常、執行自動特徵工程和特徵選擇,以及生成合成資料集。你所需要的只是程式能力和一些機器學習經驗。

‧比較不同機器學習方法的優點和缺點:監督、非監督和強化學習
‧完整地設置和管理機器學習項目
‧為信用卡詐欺建立偵測系統
‧按照相同與不相同將使用者進行分群
‧實作半監督式學習
‧使用受限玻爾茲曼機(restricted Boltzmann machine, RBM)開發電影推薦系統
‧使用生成對抗網路建立合成影像

目錄
前言

第一部分 非監督式學習的基礎
  chapter 01 機器學習領域裡的非監督式學習
  chapter 02 完整的機器學習專案

第二部分 使用 Scikit-Learn 開發非監督式學習
  chapter 03 維度縮減
  chapter 04 異常偵測
  chapter 05 分群
  chapter 06 群組區隔

第三部分 使用 TensorFlow 和 Keras 開發非監督式學習
  chapter 07 自動編碼器(Autoencoder)
  chapter 08 實際操作自動編碼器
  chapter 09 半監督式學習


第四部分 使用 TensorFlow 和 Keras 開發非監督式深度學習模型
  ch...
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