Python Machine Learning

Fundamentals of Machine Learning discusses the basics of python, use of python in computing and provides a general outlook on machine learning. This book provides an insight into concepts such as line

用 Python + Keras 實踐深度學習, 解開神經網路模型的黑盒子在高階函式庫 Keras 的幫助下, 用 6 行程式就可寫一隻深度學習神經網路的程式, 建構深度學習模型就像玩樂高積木一樣, 可以輕易將各種神經網路組合在一起, 而每一種模型可用來解決不同的問題。正宗 Keras 大神著作，正體中文版重磅登場本書為 Keras 之父 François Chollet 親自撰寫, 詳細解說神經

國內外最具代表性案例兩大雲端應用、15項分類實例、9大專題實戰自然語言、文字識別、語音轉換、分析預測、物件自動標示、影像辦識真正實練！從資料收集整理、模型訓練調整，檢測修正到產出全面解秘！資料科學(Data Science)技術崛起後，人工智慧(Artificial Intelligence)、機器學習(Machine Learning)與深度學習(Deep Learning)儼然成為電腦科學最熱

――――超人氣暢銷書《演算法圖鑑》姊妹作，機器學習初學者最佳入門書！―――― 人工智慧時代關鍵能力！深度學習深在哪裡？強化運算思維，建構邏輯概念，一次弄懂深度學習活用之道！ ★ 精闢剖析深度學習發展史，詳述機器學習的基礎知識！★ 完整解說熱門程式語言第一名Python的環境建構和基本語法！★ 圖像化示範TensorFlow和Keras的安裝，開發AI必學必讀！★ 介紹類神經網路

本書的主要目標是，大家一起來「不寫程式，而學AI」。例如不知Python而亦能用TensorFlow。 當今的AI是屬於機器學習(Machine Learning)的一支，基於神經網路( NN: Neural Network)的深度學習。現在，人人都想去理解AI電腦(即機器)到底是如何學習的，以便掌握AI技術熱潮，捷足先登，踏進這項當今的主流產業(AI人工智慧)。 然而，AI機器學習的演算法(Algorithm)又非常依賴於高等數學的運算式，包括線性、非線性函數、N維矩陣(Array)、張量(Tensor)、微分導數、梯度(Gradient)下降、梯度消失等大家很陌生的數學概念和術語。這些複雜性大大阻礙人人親近AI的機會和途徑。俗語說：「面對複雜，唯有簡單」。所以，尋覓和創造一個簡單、親切的途徑，讓人人都能享受，就能彌平進入AI的高大門檻了。Google推出的AI平台：TensorFlow。雖然它還不能完全實踐的美好境界，但可望它是一個不錯的起點了。於是，本書就將Excel試算表與TensorFlow結合起來，就能實現了。不懂程式設計而能學AI，好比不懂車而能學開車。在本書裡，筆者把與分離開來。於是大多數不諳編程技術者，皆能直接切入，而輕鬆愉快地學習AI了。

深度學習（Deep Learning）如今已成為非常活躍的研究領域，同時也為現代機器學習鋪展了一條康莊大道。本書提供許多範例與清楚的說明，引導讀者進一步了解這個複雜領域中的一些主要概念。包括Google、微軟和Facebook這樣的業界龍頭，全都在其內部積極發展深度學習團隊。不過對於一般人來說，深度學習仍舊是個相當複雜而困難的主題。如果您熟悉Python，並具備微積分的背景知識，加上對於機器學習的