🤑Oferta imperdível do dia 24/03/2023
📣Mãos à obra: aprendizado de máquina com Scikit-Learn, Keras & TensorFlow
E-book kindle ou Capa comum com frete grátis para usuários prime
Sinopse:
Aprenda algumas das principais tecnologias por trás do chat-GPT e do DALL-E!
Por meio de uma série de avanços tecnológicos, o aprendizado de máquina tem estimulado todos os campos de atuação em que se insere. Hoje em dia, até mesmo os programadores que não sabem quase nada sobre esses avanços podem usar ferramentas simples e eficientes para implementar programas capazes de aprender com os dados.
A edição atualizada deste best-seller apresenta exemplos concretos, pouca teoria e frameworks Python para serem usados em produção, visando ajudá-lo a entender intuitivamente os conceitos e ferramentas para a construção de sistemas inteligentes. Com isso, você aprenderá uma variedade de técnicas que pode usar rapidamente. Como cada capítulo tem exercícios para que você possa praticar o que aprendeu, basta ganhar experiência com programação para começar. Todos os códigos estão disponíveis no GitHub.
A obra também foi atualizada com a TensorFlow 2 e a versão mais recente da Scikit-Learn.
• Compreenda os fundamentos do aprendizado de máquina por meio de um projeto end-to-end usando a Scikit-Learn e o Pandas.
• Aprenda a detecção de objetos, segmentação semântica, mecanismos de atenção, modelos de linguagem, GANs e muito mais.
• Explore a Keras API, a API oficial de alto nível da TensorFlow 2.
• Disponibilize em produção modelos TensorFlow usando a Data API, API de estratégias de distribuição, TF Transform e TF-Serving.
• Implementação no Google Cloud AI Platform ou em dispositivos móveis.
• Explore técnicas de aprendizado não supervisionado, como redução de dimensionalidade, clusterização e detecção de anomalias.
• Crie agentes de aprendizagem autônomos por meio do aprendizado por reforço com a biblioteca TF-Agents.
Fundamental
Livro fundamental para quem quer se especializar em deep learning. No entanto, é preciso ter noções de aprendiza de máquina para acompanhar o livro, pois a primeira parte é discutira de forma rápida. Contém notebooks em Python (disponíveis na web) que auxiliam no aprendizado.
Menos ⭐s no review na Amazon Brasil (⭐⭐⭐✰✰opinião de
Márcio Pessoa):
Excelente com ressalvas para versão em português
Essa é uma obra aclamada mundialme. Uma pena que não foi dada a devida atenção à versão brasileira.
É um livro grosso, com uma quantidade enorme de conteúdo, e necessário paginar bastante para total aproveitamento, avançar páginas, voltar capítulos para coletar referências ou códigos. Para tanto é esperado um livro robusto, mas não é assim. O material da capa é frágil e fino. As páginas são de um papel muito fino e delicado. A disposição do conteúdo está nitidamente errada, pois é necessário arregaçar o livro para poder ler o que está próximo do meio.
Já a tradução é um assunto complicado, alguns termos foram traduzidos e outros não o que gera confusão. Gosto quando o tradutor traduz o que é necessário, mas mantém os termos mais comuns em inglês. Em vários momentos a sigla AM é usada, mas isso não é usado em lugar algum o correto é ML. Enfim, eu gostaria de trocar pela versão original em inglês.
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Por meio de uma série de avanços tecnológicos, o aprendizado de máquina tem estimulado todos os campos de atuação em que se insere. Hoje em dia, até mesmo os programadores que não sabem quase nada sobre esses avanços podem usar ferramentas simples e eficientes para implementar programas capazes de aprender com os dados.
A edição atualizada deste best-seller apresenta exemplos concretos, pouca teoria e frameworks Python para serem usados em produção, visando ajudá-lo a entender intuitivamente os conceitos e ferramentas para a construção de sistemas inteligentes. Com isso, você aprenderá uma variedade de técnicas que pode usar rapidamente. Como cada capítulo tem exercícios para que você possa praticar o que aprendeu, basta ganhar experiência com programação para começar. Todos os códigos estão disponíveis no GitHub.
A obra também foi atualizada com a TensorFlow 2 e a versão mais recente da Scikit-Learn.
• Compreenda os fundamentos do aprendizado de máquina por meio de um projeto end-to-end usando a Scikit-Learn e o Pandas.
• Aprenda a detecção de objetos, segmentação semântica, mecanismos de atenção, modelos de linguagem, GANs e muito mais.
• Explore a Keras API, a API oficial de alto nível da TensorFlow 2.
• Disponibilize em produção modelos TensorFlow usando a Data API, API de estratégias de distribuição, TF Transform e TF-Serving.
• Implementação no Google Cloud AI Platform ou em dispositivos móveis.
• Explore técnicas de aprendizado não supervisionado, como redução de dimensionalidade, clusterização e detecção de anomalias.
• Crie agentes de aprendizagem autônomos por meio do aprendizado por reforço com a biblioteca TF-Agents.
Fundamental
Livro fundamental para quem quer se especializar em deep learning. No entanto, é preciso ter noções de aprendiza de máquina para acompanhar o livro, pois a primeira parte é discutira de forma rápida. Contém notebooks em Python (disponíveis na web) que auxiliam no aprendizado.
Excelente com ressalvas para versão em português
Essa é uma obra aclamada mundialme. Uma pena que não foi dada a devida atenção à versão brasileira.
É um livro grosso, com uma quantidade enorme de conteúdo, e necessário paginar bastante para total aproveitamento, avançar páginas, voltar capítulos para coletar referências ou códigos. Para tanto é esperado um livro robusto, mas não é assim. O material da capa é frágil e fino. As páginas são de um papel muito fino e delicado. A disposição do conteúdo está nitidamente errada, pois é necessário arregaçar o livro para poder ler o que está próximo do meio.
Já a tradução é um assunto complicado, alguns termos foram traduzidos e outros não o que gera confusão. Gosto quando o tradutor traduz o que é necessário, mas mantém os termos mais comuns em inglês. Em vários momentos a sigla AM é usada, mas isso não é usado em lugar algum o correto é ML. Enfim, eu gostaria de trocar pela versão original em inglês.
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