内容简介
本书分为两部分。第一部分，机器学习基础，涵盖以下主题：什么是机器学习，它试图解决什么问题，以及系统的主要类别和基本概念；第二部分，神经网络和深度学习，涵盖以下主题：什么是神经网络以及它们有什么用，使用TensorFlow和Keras构建和训练神经网络的技术，以及如何使用强化学习构建可以通过反复试错，学习好的策略的代理程序。第一部分主要基于Scikit-Learn，而第二部分则使用TensorFlow和Keras。
AI简介
这是一本全面而深入的机器学习教材，它涵盖了从机器学习的基础知识到神经网络和深度学习的各个层面。
在机器学习的基础知识部分，作者详细讲解了什么是机器学习，为什么使用机器学习，以及机器学习的应用示例。同时，也介绍了机器学习系统的类型，机器学习的主要挑战，以及如何进行测试与验证。此外，还详细讲解了分类，训练模型，支持向量机，决策树，集成学习，降维，以及无监督学习技术等机器学习的重要概念和技术。
在神经网络和深度学习部分，作者讲解了什么是神经网络以及它们的应用，并详细介绍了如何使用TensorFlow和Keras构建和训练神经网络的技术。同时，也讲解了如何使用强化学习构建可以通过反复试错，学习好的策略的代理程序。此外，还讲解了如何使用TensorFlow加载和预处理数据，使用卷积神经网络进行深度计算机视觉，使用RNN和CNN处理序列，使用RNN和注意力机制进行自然语言处理，以及使用自动编码器和GAN的表征学习和生成学习等深度学习的重要概念和技术。
在书籍的附录部分，作者还介绍了如何使用TensorFlow进行大规模训练和部署模型，以及如何使用分布式策略API进行训练。
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