Hands on Machine Learning with Scikit Learn Keras and TensorFlow

التدريب العملي على ML مع Scikit-Learn وKeras وTF بواسطة Aurelien Geron

يُعد هذا الريبو موطنًا للملاحظات والتعليمات البرمجية المصاحبة للجزء الأول من كتاب Aurelien Geron "التدريب العملي على تعلم الآلة مع Scikit-Learn, Keras & TF". يقدم الكتاب نظرة شاملة عن علوم البيانات، والتعلم الآلي (باستخدام scikit-learn )، والتعلم العميق (باستخدام tensorflow ).

يفترض الكتاب أنك لا تعرف شيئًا تقريبًا عن التعلم الآلي. يستخدم أطر عمل Python الجاهزة للإنتاج مثل:

• Scikit-Learn
• Keras
• TensorFlow

يفضل المؤلف اتباع نهج عملي من خلال سلسلة من الأمثلة العملية والقليل من النظرية. المتطلبات المسبقة:

• بعض الخبرة في برمجة بايثون
• الإلمام بـ NumPy وPandas وMatplotlib
• فهم معقول للرياضيات على مستوى الكلية (حساب التفاضل والتكامل والاحتمالات والجبر الخطي والإحصاء)

يعتمد الجزء الأول من الكتاب في الغالب على Scikit-Learn ، بينما يستخدم الجزء الثاني Keras/TensorFlow .

خريطة الطريق

أساسيات التعلم الآلي

نحن نقدم روابط للدفاتر المتوفرة:

• مشهد التعلم الآلي
• مشروع التعلم الآلي الشامل
• تصنيف
• نماذج التدريب
• دعم آلات المتجهات
• أشجار القرار
• التعلم الجماعي والغابات العشوائية
• تخفيض الأبعاد
• تقنيات التعلم غير الخاضعة للرقابة

---