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Aprendizado de Máquina com Scikit-Learn & TensorFlow

Feriadão chegando e o que temos para você!?

Uma dica de ouro! Um dos melhores livros prático sobre Machine Learning. Seja para você, iniciante na área e que precisa de um guia, ou para quem já atua e precisa de um complemento.

MÃOS À OBRA: APRENDIZADO DE MÁQUINA COM SCIKIT-LEARN & TENSORFLOW. Conceitos, ferramentas e técnicas para a construção de sistemas inteligentes de Aurélien Géron é um livro com ótima avaliação pelos leitores.

De maneira prática, o livro mostra como utilizar ferramentas simples e eficientes para implementar programas capazes de aprender com dados. Utilizando exemplos concretos, uma teoria mínima e duas estruturas Python prontas para produção ― Scikit-Learn e TensorFlow ― o autor Aurélien Géron ajuda você a adquirir uma compreensão intuitiva dos conceitos e ferramentas para a construção de sistemas inteligentes.

Você aprenderá uma variedade de técnicas, desde de uma regressão linear simples até redes neurais profundas. Com exercícios em cada capítulo para ajudá-lo a aplicar o que aprendeu, você só precisa ter experiência em programação para começar.

Segundo Pete Warden, líder  mobile do TensorFlow, o livro é uma ótima introdução à teoria e prática na resolução de problemas com redes neurais abrangendo os pontos-chave necessários para entender novas pesquisas.

Na edição atualizada o livro traz exemplos concretos, teoria mínima e três estruturas Python prontas para produção – scikit-learn, Keras e TensorFlow – para ajudá-lo a obter uma compreensão intuitiva dos conceitos e ferramentas para a construção de sistemas inteligentes.

Curiosidades sobre o autor: Aurélien Géron ensinou seus 3 filhos a contar em binário com os dedos (até 1023), ele estudou microbiologia e genética evolutiva antes de entrar na engenharia de software, e seu paraquedas não abriu no segundo salto.

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