Machine Learning e Deep Learning com Python, Scikit-Learn e TensorFlow 2

O livro Python Machine Learning, Third Edition foi escrito por Sebastian Raschka e Vahid Mirjalili, e publicado pela Packt Publishing. Este livro está na terceira edição e cobre assuntos voltados a Machine Learning e Deep Learning, com Python.

São 770 páginas que conduzem o leitor para sair de tópicos mais triviais como modelos de aprendizagem supervisionada chegando a assuntos muito mais complexos como Deep Learning e criação de redes GAN.

O livro me surpreendeu positivamente com o acompanhamento passo a passo para codificar em Python utilizando a parafernália tecnológica que permite sair do outro lado.  A parte prática aplica os elementos apresentados na teoria. A parte teórica dos capítulos permite entender o que se está desenvolvendo. Ou seja, os autores apresentam um balanceamento fluído entre teoria e prática técnica, fixando o assunto que foi apresentado. Mas não inicie a leitura achando que será algo simples, porque não é! O processo de aprendizagem de máquina é complexo, contudo ao fazer o estudo com seriedade, ao término do livro você conseguirá construir soluções que podem ser úteis no nosso cotidiano.

E para completar, você pode baixar todos os códigos no Github do Sebastian.

Minha visão

Os primeiros dois terços do livro, até por volta da página 450 é, mais voltado para processos tradicionais de Machine Learning. Mas o ultimo 1/3 do livro é possível ver muita coisa de Deep Learning com Tensorflow.

O nível de formalização matemática foi além do que precisava ter. Ficou excessivo, já que é um livro prático de mercado e não um artigo acadêmico. Mas que não prejudica a aprendizagem, só cansa um pouco mais. Se não for o seu interesse aprender a formalização matemática, apesar de ser muito importante, não se assuste e siga adiante.

Minha impressão deste livro é que ele permite você compreender a teoria e prática do que é mais moderno em questões de Aprendizagem de Máquina. Contudo, se você busca uma carreira em Inteligência Artificial e Machine Learning, você não precisa ler este livro, você DEVE!

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