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　　深度學習在經歷了一系列的突破之後，已經推動了整個機器學習領域的發展。如今，即使是對於這項技術非常陌生的程式設計師，也能夠使用簡單、高效率的工具，寫出能從資料中學習的程式。這本暢銷書使用具體的例子、最少的理論，以及具備生產水準的Python框架(Scikit-Learn、Keras和TensorFlow)來協助你直接瞭解智慧系統的建構概念與工具。 

 

　　在這本第三版中，作者Aurélien Géron將探索一系列的技術，從簡單的線性回歸開始，逐步發展到深度神經網路。本書包含許多範例程式和習題來幫助活用所學，只要具備一些程式設計經驗即可入門。 

 

　　‧使用Scikit-Learn自始至終完成機器學習專案 

　　‧探索多種模型，包括支援向量機、決策樹、隨機森林，和集成方法 

　　‧運用無監督學習技術，例如降維、聚類法和異常檢測 

　　‧深入探討神經網路架構，包括摺積神經網路、遞迴網路、生成對抗網路、自動編碼器、擴散模型、轉換器 

　　‧使用TensorFlow和Keras建構和訓練神經網路，以進行計算機視覺、自然語言處理、生成模型和深度強化學習

 

 

　　「這是一本出色的機器學習資源，包含淺顯易懂的解說，以及豐富的實用技巧。」 —François Chollet，Keras作者，《Deep Learning with Python》作者 

 

　　「本書是運用神經網路來解決問題的絕佳入門資源，涵蓋理論及實踐。推薦給想學習實用機器學習技術的人。」 —Pete Warden，TensorFlow行動主管 

 

 

　　Aurélien Géron 是位機器學習顧問。他曾經於Google任職，在2013年至2016年帶領YouTube的影片分類團隊。他也是Wifirst的創始人兼CTO(自2002年至2012年)，並且是電信諮詢公司Polyconseil創始人兼CTO(於2011年)。