随着一系列的技术突破，深度学习推动了整个机器学习领域的发展。现在，即使是对这项技术几乎一无所知的程序员也可以使用简单有效的工具来实现“可以自动从数据中学习”的程序。这本畅销书的更新版通过具体的示例、非常少的理论和可用于生产环境的Python框架（Scikit-Learn、Keras和TensorFlow）来帮助你直观地理解并掌握构建智能系统所需要的概念和工具。
在本书中，你会学到一系列可以快速使用的技术，从简单的线性回归开始，一直到深度神经网络。书中提供了大量的代码示例，并且每章的练习题可以帮助你应用所学的知识，你只需要有一些编程经验。
通过本书，你将能够：
·使用Scikit-Learn通过端到端项目来学习机器学习基础知识。
·探索几个模型，包括支持向量机、决策树、随机森林和集成方法。
·探索无监督学习技术，如降维、聚类和异常检测。
·深入研究神经网络架构，包括卷积网络、循环网络、生成对抗网络、自动编码器、扩散模型和转换器。
·使用TensorFlow和Keras构建和训练用于计算机视觉、自然语言处理、生成模型和深度强化学习的神经网络。
展开
