非監督式學習|使用 Python (Hands-On Unsupervised Learning Using Python)

Ankur A. Patel 著 盧建成 譯

立即出貨 (庫存 > 10)

  • 非監督式學習|使用 Python (Hands-On Unsupervised Learning Using Python)-preview-1
  • 非監督式學習|使用 Python (Hands-On Unsupervised Learning Using Python)-preview-2
  • 非監督式學習|使用 Python (Hands-On Unsupervised Learning Using Python)-preview-3
  • 非監督式學習|使用 Python (Hands-On Unsupervised Learning Using Python)-preview-4
  • 非監督式學習|使用 Python (Hands-On Unsupervised Learning Using Python)-preview-5
  • 非監督式學習|使用 Python (Hands-On Unsupervised Learning Using Python)-preview-6
  • 非監督式學習|使用 Python (Hands-On Unsupervised Learning Using Python)-preview-7
  • 非監督式學習|使用 Python (Hands-On Unsupervised Learning Using Python)-preview-8
  • 非監督式學習|使用 Python (Hands-On Unsupervised Learning Using Python)-preview-9
非監督式學習|使用 Python (Hands-On Unsupervised Learning Using Python)-preview-1

買這商品的人也買了...

相關主題

商品描述

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
 

作者簡介

Ankur A. Patel 是7Park Data(Vista Equity Partner項目公司)的數據科學副總裁。在7Park Data,Ankur和他的數據科學團隊採用替代資料為對沖基金和公司構建數據產品,並為企業開發機器學習即服務(MLaaS)。

目錄大綱

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
  chapter 10 推薦系統使用受限波爾茲曼機
  chapter 11 使用深度信念網路(DBNs)進行特徵偵測
  chapter 12 生成對抗網路
  chapter 13 時序型資料分群法
  chapter 14 結論

索引