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Geron – Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn
O'Reilly · 2025 · ISBN 9798341607989
8.7 / 10
Difficoltà alto
1 facoltà
lo adottano, in 1 ateneo2 docenti · 1 corso di laurea
Scheda libro
Titolo
Hands-on machine learning with Scikit-Learn and PyTorch
Autori
Géron, Aurélien Aurélien Géron
Editore
O'Reilly, 2025
Edizione
2025
ISBN
9798341607989
Lingua
n.d.
Pagine
845
Tipo
Manuale universitario
Studio
≈ 9,5 settimane
Cosa si studia con questo libro Geron – Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn: di cosa parla
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras and TensorFlow, di Géron, in lingua inglese. Il volume introduce i concetti e gli strumenti dell'apprendimento automatico, con un approccio pratico che unisce spiegazione teorica e uso di librerie software, fino alle reti neurali e al deep learning. È un riferimento diffuso per chi sviluppa modelli e applicazioni. È adatto agli insegnamenti di Deep Learning e di Machine Learning e Deep Learning nei corsi di informatica e ingegneria. Si presta a un uso sia come testo di studio sia come riferimento per la consultazione, nell'ambito di Deep Learning, Machine Learning e Deep Learning.
Dove acquistarlo Geron – Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn: prezzo nuovo e usato su Amazon, IBS e Libraccio
Di cosa si tratta: Reti neurali lineari, trade-off bias-varianza, multilayer perceptron, backpropagation e autoencoder aprono lo studio. Seguono le reti convolutive per le immagini e la computer vision, le reti ricorrenti, word embedding, modelli seq2seq e transformer per le sequenze, e i modelli generativi come i Variational Autoencoders, oltre a ottimizzazione e algoritmi basati sul gradiente.
Di cosa si tratta: Algebra lineare, calcolo e differenziazione automatica sostengono l'introduzione al deep learning. Le reti neurali sono affrontate con backpropagation e algoritmi di ottimizzazione, quindi si passa alle reti convoluzionali, alle reti ricorrenti, ai Transformers e agli autoencoder. Completano il quadro i modelli generativi, il reinforcement learning e un esempio pratico di elaborazione del linguaggio naturale.
Strumenti da tenere accanto ai libri d'esame, oltre a quelli indicati dal docente.
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Domande frequenti su Geron – Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn
Per quale esame serve Geron – Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn?
È indicato per Deep Learning, Machine Learning e Deep Learning a Bologna, dai docenti Matteo Ferrara, Davide Maltoni. A.a. 2026/2027.
Quali libri indica il prof. Matteo Ferrara per Deep Learning?
Per Deep Learning (Bologna) il prof. Matteo Ferrara indica Geron – Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn; l'elenco completo dei testi, obbligatori e facoltativi, è nella sezione «Chi lo adotta» di questa pagina.
Qual è il prezzo migliore di Geron – Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn?
Il comparatore prezzi di questa pagina mette a confronto Amazon, IBS e Libraccio, nuovo e usato: su Amazon il prezzo aggiornato è nella scheda del negozio.
Quanto tempo serve per studiare Geron – Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn?
≈ 9,5 settimane: il tempo è calcolato sulle pagine del libro e sui crediti dell'esame.
Qual è l'ISBN di Geron – Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn?
L'ISBN è 9798341607989 (editore O'Reilly).
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Come leggere questi datiCome è calcolata la difficoltà ›
Crediti (CFU)
50%
1 CFU = 25 ore di studio (dato ufficiale). Più crediti, più ore.
Densità di lettura
50%
pagine dei libri indicati divisi per i CFU (pagine dalla scheda SBN; se non note, una stima di 400 pagine a libro).
Ogni esame si confronta solo con quelli della sua area (scientifico-tecnica, umanistica, giuridico-sociale, sanitaria, economica): un esame di lettere non viene misurato con matematica. Il numero 1-10 è la posizione dell'esame nella sua area; per il libro si fa la media degli esami che lo adottano. Non contano anno di corso, laurea triennale o magistrale e lunghezza del programma: non dicono quanto si studia. È una stima del carico, non una difficoltà misurata.
Atenei e facoltà in ordine di diffusione. Per ogni esame: docente, corso di laurea, facoltà e il confronto con gli altri libri che indica.
Controlla sempre la scheda dell'esame. Le informazioni vengono dalle schede ufficiali degli atenei e possono cambiare o contenere errori: prima di acquistare verifica i testi sulla scheda ufficiale dell'esame (la trovi linkata in ogni esame) e, nel dubbio, chiedi al docente.
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