Python machine learning

This book constitutes the refereed post-conference proceedings of the International Conference on Machine Learning and Intelligent Communications, MLICOM 2016, held in Shanghai, China in August 2016.

近年來，深度學習的相關演算法已被廣泛使用在電腦視覺(computer vision)、神經機器翻譯(neural machine translation)、神經風格轉換(neural style transfer)及聊天機器人(chatbots)等的應用。 雖然網路上已經提供了許多深度學習的各種演算法程式，但若只會使用程式卻不瞭解各種演算法的內涵，對於深度學習的領域只能是見樹不見林，無法真正體會深

――――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

本書是利用Python參加機器學習競賽「kaggle」的入門書。一開始先以適合初學者學習的「Titanic：Machine Learning from Disater」競賽學習Kaggle的基礎。從中除了可學習實踐Titanic的方法，還能掌握自行參加競賽所需的知識。本書具有以下特色：．為了kaggle撰寫的習作教學書籍．每一章或每一節都有具體的主題，可讓讀者按部就班地掌握需要的知識．解說各種表單

國內外最具代表性案例，9大專題實戰、15個分類實例 Google Colab、Microsoft Azure兩大雲端應用，人臉辨識、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門的話題。其實，人工智慧的應用早已出現在我們生活周遭，如即時車牌影像辨識，以及智慧型手機中的臉部指紋辨識解鎖、影像轉文字翻譯、智慧語音助理…等。 在人工智慧領域中最重要也最適合作為入門的程式語言非Python莫屬。本書就以TensorFlow、Keras為基底，運用Python進行實作，深入人工智慧技術，掌握機器學習與深度學習的真正強大應用。 程式人、工程師挑戰人工智慧最佳學習地圖由類神經網路基礎到AI應用實戰訓練、模型、預測、辨識、分析與驗證全面深入機器學習與深度學習技術核心 ■打造專屬Python、TensorFlow與Keras最強開發環境。 ■圖解簡化複雜難懂的類神經網路觀念，涵蓋多層感知器(MLP)、卷積神經網路(CNN)與循環神經網路(RNN)。 ■整合最夯的人工智慧雲端開發平台：Google Colab，應用雲端提供的充沛資源，全面提升運算效能。 ■加碼最新的機器學習雲端應用平台：Microsoft Azure，連結功能強大、方向多元的Web API，豐富專業應用領域。 ■顛覆只重視理論或產生結果的傳統機器學習內容，實際挑戰從資料收集與準備、模型訓練與調整、檢測修正到結果產出的最完整機器學習實戰流程。 ■全面深入不同應用面向：印刷文字辨識、手寫文字辨識、遠端圖片分析、本機圖片分析、辨識圖片地標或名人、臉部辨識、人臉比對、語言識別、文字翻譯、黑白照片上色、人臉情緒偵測、圖片物件偵測、人工智慧製作縮圖、圖片場景偵測、汽車型號及年份偵測、自動標示物件、資料走勢預測… ■網羅國內外最具代表性案例：手寫文字辨識、圖片分類、即時匯率分析、文字雲與文章自動摘要、YouTube影片加上字幕、股票走勢分析、臉部辨識登入系統、擷取車牌、即時車牌影像辨識…等，進行有系統而扎實的真正演練。 ■一次領略機器學習與深