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Livros em Resumo > Blog > Técnicos > Resumo Detalhado do Livro “Aprendizado de Máquina Prática com Scikit-Learn, Keras e TensorFlow” por Aurélien Géron
Técnicos

Resumo Detalhado do Livro “Aprendizado de Máquina Prática com Scikit-Learn, Keras e TensorFlow” por Aurélien Géron

Rodis Gonçalves Bitencurt By Rodis Gonçalves Bitencurt Published setembro 14, 2023
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Resumo Detalhado do Livro Aprendizado de Máquina Prática com Scikit-Learn, Keras e TensorFlow por Aurélien Géron
Resumo Detalhado do Livro Aprendizado de Máquina Prática com Scikit-Learn, Keras e TensorFlow por Aurélien Géron
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“Aprendizado de Máquina Prático com Scikit-Learn, Keras e Tensor Flow” é um livro escrito por Aurélien Géron que se tornou uma referência essencial para aqueles que desejam dominar as técnicas de aprendizado de máquina e aprofundar seus conhecimentos em ferramentas populares como Scikit- Aprenda, Keras e Tensor Flow. Este resumo oferece uma visão detalhada das principais características e detalhes detalhados no livro.

Capítulo 1: Introdução ao Aprendizado de Máquina: 

O livro começa com uma introdução ao aprendizado de máquina, explicando os conceitos fundamentais, como conjuntos de treinamento e teste, tipos de aprendizado de máquina (supervisionado, não supervisionado e por reforço) e avaliação de modelos .

Capítulo 2: Manipulação de Dados: 

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Aqui, o autor explora técnicas de pré-processamento de dados, incluindo a limpeza de dados, a normalização e a transformação de características, essenciais para preparar os dados para o treinamento de modelos.

Capítulo 3: Classificação: 

O terceiro capítulo abrange o aprendizado supervisionado com foco na classificação. São explicados algoritmos de classificação, como regressão logística, árvores de decisão e florestas planejadas, bem como técnicas de avaliação de desempenho de modelos.

Capítulo 4: Treinamento de Modelos de Regressão: 

Neste capítulo, o livro aborda a regressão, um tipo de aprendizado supervisionado, e explora algoritmos como regressão linear, regressão polinomial e regressão de Ridge e Lasso.

Capítulo 5: Suporte à Máquina de Vetores (SVMs): 

Os SVMs são explicados em detalhes neste capítulo, incluindo a compreensão de hiperparâmetros e truques de kernel.

Capítulo 6: Aprendizado Não Supervisionado: 

O autor explora técnicas não supervisionadas, como agrupamento (clustering) e redução de dimensionalidade, com foco em algoritmos como k-Means e PCA.

Capítulo 7: Redes Neurais Artificiais com Keras: 

Este capítulo apresenta o Keras, uma biblioteca de alto nível para construir redes neurais, e explica como criar, treinar e avaliar modelos de redes neurais.

Capítulo 8: Redes Neurais Convolucionais (CNNs): 

O uso de redes neurais convolucionais, especialmente em problemas de visão computacional, é explorado neste capítulo. São abordadas arquiteturas de CNNs e técnicas de transferência de aprendizagem.

Capítulo 9: Redes Neurais Recorrentes (RNNs): 

Aqui, o livro apresenta redes neurais recorrentes, essenciais para lidar com dados sequenciais, como séries temporais e processamento de linguagem natural (NLP).

Capítulo 10: Tensor Flow: 

O Tensor Flow é apresentado neste capítulo, com foco na construção de modelos de aprendizado profundo e no treinamento em GPUs.

Capítulo 11: Aprendizado Profundo: 

O autor aprofunda o aprendizado profundo, abordando tópicos como otimização, regularização e técnicas de inicialização de pesos.

Capítulo 12: Treinamento Distribuído e na Nuvem: 

Este capítulo explora o treinamento distribuído e na nuvem, destacando como treinar modelos em grande escala.

Capítulo 13: Modelos de Produção: 

O livro encerra discutindo como implantar modelos de aprendizado de máquina em produção e como manter esses modelos em ambientes de produção.

Conclusão: 

“Aprendizado de Máquina Prática com Scikit-Learn, Keras e TensorFlow” oferece uma jornada completa no mundo do aprendizado de máquina, abrangendo desde os conceitos básicos até técnicas avançadas de deep learning. É uma leitura essencial para qualquer pessoa que queira se tornar proficiente em construir, treinar e implantar modelos de aprendizado de máquina e deep learning usando as principais ferramentas da indústria.

TAGGED:aprendizado de máquinaAprendizado de Máquina Prática com Scikit-LearnAurélien Gérondeep learningKerasKeras e TensorFlow" por Aurélien Géronmundo do aprendizadoResumo Detalhado do Livro "Aprendizado de Máquina Prática com Scikit-Learn
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