序文
こんにちは、みんな！私はテクノロジーを愛し、喜んで共有するエンジニアのエルダンです。ここ数年、私はさまざまなチャネルを通じて技術的な知識や経験を皆さんと共有してきました。技術者は皆、自分のスキル向上とキャリア開発に強い期待を抱いていることと思います。したがって、皆さんの今後の私に対する関心と支援にとても感謝しています。
皆様のご愛顧に報いるため、特別書籍寄贈キャンペーンを立ち上げることにしました。この活動を通じて、より多くの読者が貴重な技術サポートを得て、スキル レベルを向上できることを願っています。
このイベントではテクノロジー関連の書籍を随時皆様にプレゼントさせていただきます。これらの書籍は、プログラミング、人工知能、ビッグデータなどを含む、さまざまなテクノロジー分野をカバーしています。各書籍は私が慎重に選択し、最も価値のある内容をお届けできるよう努めています。
併せて、読者の皆様のニーズにお応えするため、毎号のプレゼント企画において投票を実施させていただきます。誰もが自分の興味やニーズに基づいて、入手したい本に投票できます。こうすることで、必要な技術リソースを全員に適切に提供できるようになります。
このイベントを通じて、私たちは共に成長し、テクノロジーの道を探求し、進歩し続けることができると信じています。皆様もぜひこのイベントに積極的に参加し、テクノロジーの楽しさを共有していただければ幸いです。
活動ルール
- 私のブログをフォローする: 私のブログのフォロワーになると、すべての新しいブログ投稿やイベント情報を最初に受け取ることができます。
- 参加メッセージを残す: 各号の記事の下にメッセージをお願いしますメッセージ内容は各号の参加方法をご覧ください。
- 結果発表: 数名の幸運な読者にコメント欄で無料プレゼントが選ばれ、当選者のリストは2023/9/15 12:00:00にコメント エリアの上部に固定されます。
ファンを選択するためのアルゴリズムは、CSDN コメント エリアのファンの抽選で確認できます。これは完全に透明です。
各イベントは当選者の発表をもって終了となります。
参加方法
書籍寄付イベントへの参加は非常に簡単で、次の手順に従うだけで参加とみなされます。
- ブロガーをフォローしてください。
- この記事の下にあるコメント「
Python机器学习项目实战」。
同時に公式アカウントをフォローし「CSDN昵称:二蛋赠书二期」のメッセージを残すと抽選の重みがアップします。下図に示すように、抽選重みの増加に成功したとみなされます。
今号のプレゼントブック『Python機械学習プロジェクト実践編』
[ドイツ] Alexey Grigorev 著、Danbo、Cai Tianyi、Ding Hao 訳、出版社: 清華大学出版局。書籍購入リンク： https: //item.jd.com/13935988.html
著者について
アレクセイ・グリゴレフは家族とともにベルリンに住んでいます。彼は機械学習を専門とする経験豊富なソフトウェア エンジニアです。彼は OLX Group でチーフ データ サイエンティストを務めており、同僚が機械学習を本番環境に適用できるよう支援しています。
仕事以外では、Alexey はデータ サイエンスと機械学習を好む愛好家のコミュニティである DataTalks.Club も運営しています。彼は他にも、「Mastering Java for Data Science」と「TensorFlow Deep Learning Projects」という 2 冊の本を出版しています。
簡単な紹介
「Python 機械学習プロジェクトの実践」では、実際のプロジェクトを構築する過程で、誰もが主要な機械学習の概念をマスターできるように導きます。機械学習を使用すると、顧客行動分析、価格傾向予測、リスク評価などのタスクを完了できます。機械学習をマスターするには、質の高い例、明確な説明、そして多くの練習が必要です。『Python機械学習プロジェクト実践編』はこの3つのポイントをしっかり満たしています！
「Python 機械学習プロジェクトの実践」では、現実的かつ実践的な機械学習のシナリオを示し、機械学習の重要な概念を包括的かつ明確に紹介します。「Python 機械学習プロジェクトの実践」を学習する過程で、読者は、線形回帰を使用した自動車価格の予測、顧客離れ予測サービスの展開など、いくつかの魅力的なプロジェクトを完了することになります。読者はアルゴリズムを超えて、サーバーレス システムに機械学習アプリケーションをデプロイし、Kubernetes や Kubeflow サービング モデルなどの重要なテクノロジを使用する方法を学びます。誰もが熱心に勉強し、実践し、機械学習スキルを習得する楽しみを楽しんでいます。
主な内容:
● 第 1 章では、従来のソフトウェア エンジニアリングと機械学習の違いについて説明します;
● 第 2 章では、最初のプロジェクトである自動車の価格の予測について説明します。
● 第 3 章では、顧客離れ予測の問題を解決します。
● 第 4 章では、第 3 章で確立したモデルを採用し、その性能を評価します。
● 第 5 章では、顧客離れ予測モデルを Web サービスとして展開します。
● 第 6 章では、リスクスコアリングに関するプロジェクトを紹介します。
● 第 7 章 画像分類プロジェクトの構築。
● 第 8 章では、第 7 章でトレーニングした衣類分類モデルを使用し、TensorFlow Lite と AWS Lambda を使用してそれをデプロイします。
● 第 9 章では衣類分類モデルをデプロイしますが、最初の部分では Kubernetes と TensorFlow Serving を使用し、2 番目の部分では Kubeflow と Kubeflow Serving を使用します。
● 付録 A では、本書の環境をセットアップする方法を紹介し、Anaconda と Python のインストール方法、Jupyter Notebook の実行方法、Docker のインストール方法、AWS アカウントの作成方法を示します。
● 付録 B では、Python の基礎知識を紹介します。
● 付録 C では、NumPy の基本を説明し、機械学習に必要な最も重要な線形代数の概念である行列乗算と行列逆行列を簡単に紹介します。
● 付録 D では Panda を紹介します。
● 付録 E では、AWS SageMaker で GPU を備えた Jupyter Notebook を入手する方法について説明します。
読者層
この本は、プログラミングができ、Python の基本をすぐにマスターできる人向けに書かれています。読者は機械学習の経験は必要ありません。理想的な読者は、機械学習に取り組む意欲のあるソフトウェア エンジニアです。ただし、研究やサイドプロジェクトのためにコードを書く必要がある意欲的な大学生も、この本を読むと有益です。
さらに、すでに機械学習を使用しているが、さらに詳しく学びたいと考えている人にも、この本は役立つでしょう。すでにデータ サイエンティストやデータ アナリストとして働いている多くの人々は、この本の特に展開に関する章が非常に役に立ったと述べています。
受賞者リスト
| CSDNニックネーム |
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| まだありません |
| まだありません |
| まだありません |
結論
最後に、ご清聴とご支援に改めて感謝申し上げます。書籍寄贈イベントでお会いし、一緒にテクノロジーの世界を探索できることを楽しみにしています。
幸せな読書！