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Python神經網路項目實戰/深度學習系列

  • 作者：(美)詹姆斯·洛伊|責編:武曉燕|譯者:艾凌風
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115549204
  • 出版日期：2022/09/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：254
人民幣：RMB 79.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書主要講述了神經網路的重要概念和技術，並展示了如何使用Python來解決日常生活中常見的神經網路問題。本書包含了6個神經網路相關的項目，分別是糖尿病預測、計程車費用預測、圖像分類、圖像降噪、情感分析和人臉識別，這6個項目均是從頭開始實現，且使用了不同的神經網路。在每個項目中，本書首先會提出問題，然後介紹解決該問題需要用到的神經網路架構，並給出選擇該神經網路模型的原因，最後會使用Python語言從頭實現該模型。此外，本書還介紹了機器學習和神經網路的基礎知識，以及人工智慧未來的發展。
    本書需要讀者具備一定的Python編程知識，適合數據科學家、機器學習從業人員以及對神經網路感興趣的讀者閱讀。
作者介紹
(美)詹姆斯·洛伊|責編:武曉燕|譯者:艾凌風
    詹姆斯·洛伊（James Loy）是一名數據科學家，他在金融和醫療行業有超過5年的工作經驗。他曾在新加坡最大的銀行工作，通過預測性分析驅動創新，同時幫助銀行提高客戶的忠誠度。他也在醫療部門工作過，在那裡他通過數據分析來改善醫院做出的決斷。他在喬治亞理工大學獲得了電腦科學碩士學位，研究方向為機器學習。     他關注的研究領域有深度學習和應用機器學習，還包括為工業自動化系統開發基於電腦視覺的人工智慧。他經常在Towards Data Science網站上發表文章，這是一個非常著名的機器學習網站，每個月的訪問量超過300萬人次。
目錄
第1章  機器學習和神經網路導論
  1.1  什麼是機器學習
    1.1.1  機器學習演算法
    1.1.2  機器學習工作流
  1.2  在你的電腦上配置機器學習環境
  1.3  神經網路
    1.3.1  為什麼要使用神經網路
    1.3.2  神經網路基礎結構
    1.3.3  使用Python從頭開始訓練一個神經網路
    1.3.4  綜合應用
    1.3.5  深度學習和神經網路
  1.4  pandas—強大的Python數據分析工具
    1.4.1  pandas DataFrame
    1.4.2  pandas中的數據可視化
    1.4.3  使用pandas進行數據預處理
    1.4.4  在神經網路項目中使用pandas
  1.5  TensorFlow和Keras——開源深度學習庫
    1.5.1  Keras中的基礎構建單元
    1.5.2  用Keras創建神經網路
  1.6  其他Python函數庫
  1.7  小結
第2章  基於多層感知器預測糖尿病
  2.1  技術需求
  2.2  糖尿病——理解問題
  2.3  醫療中的人工智慧
  2.4  糖尿病數據集
  2.5  探索性數據分析
  2.6  數據預處理
    2.6.1  處理缺失數據
  ……
第3章  基於深度前饋網路預測計程車費用
第4章  是貓還是狗——使用卷積神經網路進行圖像分類
第5章  使用自動編碼器進行圖像降噪
第6章  使用長短期記憶網路進行情感分析
第7章  基於神經網路實現人臉識別系統
第8章  未來是什麼樣的

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