[รีวิว] Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and PyTorch (Aurélien Géron) สรุปหนังสือ.

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and PyTorch (Aurélien Géron)

- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/B0F2SG98Q9?tag=9natree-20
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Hands-On-Machine-Learning-with-Scikit-Learn-and-PyTorch-Aur%C3%A9lien-G%C3%A9ron.html

- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/deep-learning-with-pytorch-build-train-and-tune/id1573838905?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree

- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Hands+On+Machine+Learning+with+Scikit+Learn+and+PyTorch+Aur+lien+G+ron+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1

- Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_Hands-On-Machine-Learning-with-Scikit-Learn-and-PyTorch-Aur%C3%A9lien-G%C3%A9ron.html
- Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_Hands-On-Machine-Learning-with-Scikit-Learn-and-PyTorch-Aur%C3%A9lien-G%C3%A9ron.html
- Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_Hands-On-Machine-Learning-with-Scikit-Learn-and-PyTorch-Aur%C3%A9lien-G%C3%A9ron.html

- อ่านเพิ่มเติม: https://thai.9natree.com/read/B0F2SG98Q9/

#โครงการแมชชีนเลิร์นนิงแบบครบวงจร #scikitlearnpipeline #การตรวจจับความผิดปกติแบบไม่มีผู้สอน #ดีปเลิร์นนิงด้วยPyTorch #การfinetunepretrainedmodel #HandsOnMachineLearningwithScikitLearnandPyTorch

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and PyTorch ของ Aurélien Géron, เป็นหนังสือคู่มือเชิงปฏิบัติด้านแมชชีนเลิร์นนิงและดีปเลิร์นนิง, สำหรับผู้อ่านที่ต้องการสร้างระบบอัจฉริยะด้วยภาษา Python อย่างเป็นขั้นตอน. หนังสืออยู่ในกลุ่มตำราเทคนิคและคู่มือการเขียนโปรแกรม, แต่จุดเด่นคือไม่วางตัวเป็นตำราทฤษฎีล้วน. เนื้อหาพาผู้อ่านเริ่มจากแนวคิดพื้นฐาน, เช่น การเรียนรู้แบบมีผู้สอน, การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน, การวัดผลโมเดล, การเกิด overfitting, และการปรับ hyperparameter. จากนั้นจึงเชื่อมไปสู่การทำโครงการจริงด้วย scikit-learn, ตั้งแต่สำรวจข้อมูล, เตรียมข้อมูล, สร้าง pipeline, เลือกโมเดล, ไปจนถึงประเมินผล. ในส่วนดีปเลิร์นนิง, หนังสือใช้ PyTorch เพื่ออธิบายโครงข่ายประสาท, CNN, RNN, transformer, autoencoder, GAN, และการปรับแต่งโมเดลที่ฝึกมาก่อน. จุดประสงค์หลักคือทำให้ผู้อ่านเข้าใจทั้งวิธีคิดและวิธีลงมือ, โดยใช้ตัวอย่างโค้ดที่ใกล้กับงานจริงมากกว่าการสาธิตแบบสั้น.