Guida al prodotto

Machine Learning con Python – Nuova edizione

Machine Learning con Python – Nuova edizione di Apogeo presenta algoritmi e tecniche di apprendimento automatico con esempi di codice e tutorial passo-passo. La scheda lo indica come adatto a chi conosce già alcuni fondamenti teorici di data science e ha esperienza di base con Python.

In breve

Affronta argomenti come selezione e compressione dei dati, elaborazione del linguaggio naturale, previsioni e riconoscimento delle immagini.
La descrizione cita librerie Python tra cui TensorFlow e scikit-learn, oltre a reinforcement learning e reti generative avversarie.
I concetti sono accompagnati da esempi di codice e tutorial passo-passo, secondo la descrizione del libro.

Prezzo

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Prezzo di riferimento: ~~50,00 €~~

Prezzo verificato: 14 nov 2026

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Vantaggi e svantaggi

Vantaggi

La varietà di temi consente di esplorare diverse applicazioni del machine learning in un unico volume.
Gli esempi di codice e i tutorial sono pensati per affiancare la parte teorica con attività pratiche.

Svantaggi

La scheda consiglia il libro a chi ha già basi teoriche di data science e un'esperienza iniziale di programmazione in Python, quindi non lo presenta come un'introduzione da zero.

Specifiche tecniche

9 specifiche

Edizione e pubblicazione
Editore	Apogeo
Data di pubblicazione	26 gennaio 2021
Lingua	Italiano
ISBN-13	978-8850318933
Lunghezza stampa	1324 pagine

Edizione Kindle
Dimensioni file	47.3 MB
Miglioramenti tipografici	Abilitato
Word Wise	Non abilitato
Scorri Pagina	Abilitato

Cosa sapere prima di acquistare

Il prodotto è indicato come edizione Kindle. Le 1324 pagine riportate si riferiscono alla lunghezza di stampa, non alla dimensione del file digitale.

A chi è adatto?

Adatto a

Chi programma già in Python e vuole studiare algoritmi e applicazioni di machine learning.
Lettori con conoscenze iniziali di data science interessati a tutorial e codice su più ambiti applicativi.

Meno adatto a

Chi cerca una guida introduttiva senza prerequisiti di programmazione o di teoria della data science.

Recensioni dei clienti su Amazon

4,7 / 5 · 63 valutazioni

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La scheda riporta una distribuzione delle valutazioni prevalentemente alta, con una quota minore di valutazioni basse. Questi dati non spiegano le ragioni dei giudizi né permettono di valutare la chiarezza dei tutorial o l'adeguatezza dei prerequisiti per il singolo lettore.

Domande frequenti

È adatto a chi non ha mai programmato in Python?

La descrizione consiglia il volume a chi ha già un'esperienza di base nella programmazione in Python, quindi non lo propone come percorso per principianti assoluti.

Quali argomenti tratta?

La descrizione menziona selezione e compressione dei dati, linguaggio naturale, previsioni, riconoscimento delle immagini, reinforcement learning e reti generative avversarie.

Include esercizi pratici o codice?

La descrizione afferma che i concetti sono affiancati da esempi di codice e tutorial passo-passo.

In che lingua è disponibile questa edizione?

La scheda indica la lingua italiana.