Machine Learning con Python - Nuova edizione: Costruire algoritmi per generare conoscenza

by Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili

Oggi più che mai elaborare il magma di dati disponibili è una sfida affascinante e imprescindibile. Il machine learning, ovvero la capacità di creare macchine in grado di apprendere in modo automatico, permette di affrontarla.Questa nuova edizione del bestseller di Sebastian Raschka, profondamente aggiornata e ampliata, accompagna nel mondo del machine learning e mostra come Python sia il linguaggio di programmazione ideale per interrogare i dati e recuperare preziosi insight. Viene spiegato l'utilizzo di librerie dedicate - tra cui TensorFlow e scikit-learn - applicate in ambiti come la selezione e la compressione dei dati, l'analisi del linguaggio naturale, l'elaborazione di previsioni, il riconoscimento delle immagini, e viene dato spazio a due tecniche di machine learning all' il reinforcement learning e le reti generative avversarie (GAN).L'approccio è tutti i concetti sono accompagnati da esempi di codice e tutorial passo-passo. La lettura è consigliata a chi ha già alle spalle qualche studio teorico nel campo della scienza dei dati e ha maturato un'esperienza di base nella programmazione in Python.

1293 pages, Kindle Edition

Published January 26, 2021

About the author

Some of my greatest passions are "Data Science" and machine learning. I enjoy everything that involves working with data: The discovery of interesting patterns and coming up with insightful conclusions using techniques from the fields of data mining and machine learning for predictive modeling.

I am a big advocate of working in teams and the concept of "open source." In my opinion, it is a positive feedback loop: Sharing ideas and tools that are useful to others and getting constructive feedback that helps us learn!

A little bit more about myself: Currently, I am sharpening my analytical skills as a PhD candidate at Michigan State University where I am currently working on a highly efficient virtual screening software for computer-aided drug-discovery and a novel approach to protein ligand docking (among other projects). Basically, it is about the screening of a database of millions of 3-dimensional structures of chemical compounds in order to identifiy the ones that could potentially bind to specific protein receptors in order to trigger a biological response.

In my free-time I am also really fond of sports: Either playing soccer or tennis in the open air or building models for predictions. I always enjoy creative discussions, and I am happy to connect with people. Please feel free to contact me by email or in one of those many other networks!