
BOOKS - Машинное обучение с PyTorch и Scikit-Learn

Машинное обучение с PyTorch и Scikit-Learn
Author: Лю Юси (Хэйден), Мирджалили Вахид
Year: 2023
Format: PDF
File size: 85 Mb
Language: RU

Year: 2023
Format: PDF
File size: 85 Mb
Language: RU

The book "Machine Learning with PyTorch and ScikitLearn" is a comprehensive guide for beginners who want to learn the basics of machine learning using Python and two popular libraries: PyTorch and ScikitLearn. The book covers the fundamental concepts of machine learning, including supervised and unsupervised learning, neural networks, and deep learning. It also provides practical examples and exercises to help readers apply their newfound knowledge to real-world problems. As a professional writer, I would like to emphasize the importance of studying and understanding the process of technological evolution, particularly in the field of machine learning. This technology has revolutionized the way we approach problem-solving and decision-making, and it continues to evolve at an incredible pace. To stay ahead of the curve, it's essential to have a solid grasp of the underlying principles and techniques that drive machine learning. One of the key takeaways from this book is the need to develop a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge.
Книга «Машинное обучение с помощью PyTorch и Scikitarn» является всеобъемлющим руководством для начинающих, которые хотят изучить основы машинного обучения с помощью Python и двух популярных библиотек: PyTorch и Scikitarn. Книга охватывает фундаментальные концепции машинного обучения, включая обучение с учителем и без учителя, нейронные сети и глубокое обучение. Он также предоставляет практические примеры и упражнения, чтобы помочь читателям применить свои новообретенные знания к реальным проблемам. Как профессиональный писатель, я хотел бы подчеркнуть важность изучения и понимания процесса технологической эволюции, особенно в области машинного обучения. Эта технология произвела революцию в подходе к решению проблем и принятию решений, и она продолжает развиваться невероятными темпами. Чтобы быть на опережение, важно иметь четкое представление о принципах и методах, лежащих в основе машинного обучения. Одним из ключевых выводов из этой книги является необходимость выработки личностной парадигмы восприятия технологического процесса развития современных знаний.
''
