《機器學(xué)習(xí)與人工智能實戰(zhàn)：基于業(yè)務(wù)場景的工程應(yīng)用》分為兩部分共14章，介紹了如何用Scikit-Learn來構(gòu)建機器學(xué)習(xí)模型以及如何用Keras和TensorFlow來構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。書中的內(nèi)容和實例基于作者過去幾年在全球各地開設(shè)相關(guān)課程的經(jīng)歷，闡述了如何借助于機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)來構(gòu)建產(chǎn)品或服務(wù)，從而真正解決現(xiàn)實業(yè)務(wù)場景中的問題，比如監(jiān)測熱帶雨林盜伐、文本情感分析以及預(yù)測機械設(shè)備的早期故障等。
《機器學(xué)習(xí)與人工智能實戰(zhàn)：基于業(yè)務(wù)場景的工程應(yīng)用》適合相關(guān)工程師與軟件開發(fā)人員閱讀和參考，可以幫助他們快速入門并通過書中的操作實例迅速掌握機器學(xué)習(xí)和人工智能。