【导读】自2015年11月TensorFlow第一个开源版本发布以来,它便迅速跻身于最激动人心的机器学习库的行列,并在科研、产品和教育等领域正在得到日益广泛的应用。这个库也在不断地得到改进、充实和优化。今天给大家推荐一本偏实战的教程《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow, 2nd Edition》第二版,使用最新TensorFlow 2的官方高级API,帮助你直观地理解构建智能系统的概念和工具。从业者将学习一系列可以在工作中快速使用的技术。第1部分使用Scikit-Learn来介绍基本的机器学习任务,例如简单的线性回归。第2部分已经过重大更新,采用Keras和TensorFlow 2.0引导读者通过使用深度神经网络的更先进的机器学习方法。通过每章的练习来帮助你应用所学知识,你只需要编程经验即可开始使用。

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow, 2nd Edition

▌本书简介

通过近年来一系列的突破,深度学习推动了整个机器学习领域的发展。现在,即使对这种技术几乎一无所知的程序员也可以使用简单、高效的工具来实现能够从数据中学习的程序。这本畅销书的最新版本使用了具体的例子、最少理论和可复现的Python框架,帮助您直观地理解用于构建人工智能系统的概念和工具。

您将学习一系列可以快速使用的技术。每一章都有练习来帮助你应用所学,你所需要的只是编程经验。所有代码都已更新为TensorFlow 2和最新版本的Scikit-Learn和其他库。

  • 探索Keras API, TensorFlow 2的官方高级API
  • 使用TensorFlow的数据API、分发策略API和TensorFlow扩展平台(TFX)对TensorFlow模型进行产品化
  • 部署在Google Cloud ML引擎或移动设备上使用TFLite
  • 学习新的和扩展的主题,包括聚类、异常检测、对象检测、语义分割、注意力机制、语言模型、GANs等

▌相关代码

https://github.com/ageron/handson-ml2

参考链接: https://www.oreilly.com/library/view/hands-on-machine-learning/9781492032632/

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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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