fbpx
Sigmoidal
  • Home
  • Cursos
  • Pós-Graduação
  • Blog
  • Sobre Mim
  • Contato
Sem Resultado
Ver Todos Resultados
  • English
  • Home
  • Cursos
  • Pós-Graduação
  • Blog
  • Sobre Mim
  • Contato
Sem Resultado
Ver Todos Resultados
Sigmoidal
Sem Resultado
Ver Todos Resultados

Review do Livro “Mãos à obra: Aprendizado de Máquina com Scikit-Learn, Keras & TensorFlow”

Carlos Melo por Carlos Melo
janeiro 18, 2025
em Data Science, Livros, Machine Learning, Teoria
0
22
COMPARTILHAMENTOS
734
VIEWS
Publicar no LinkedInCompartilhar no FacebookCompartilhar no Whatsapp

Quando se trata de mergulhar no mundo do Machine Learning e Data Science, escolher o material certo para estudo pode ser uma tarefa desafiadora. Entre tantos livros de Machine Learning disponíveis, um que sempre recomendo é o “Mãos à obra: Aprendizado de Máquina com Scikit-Learn, Keras & TensorFlow” (em inglês, Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow) de Aurélien Géron.

Esta obra, já em sua terceira edição, é uma referência prática indispensável para quem deseja aprofundar-se em aprendizado de máquina e redes neurais modernas.

Comprar na Amazon.

Se você quer um livro para aprender machine learning do zero, ou precisa se aprofundar em conceitos avançados, clique aqui e compre essa obra fantástica!

Por que este livro de Machine Learning se destaca?

A terceira edição acompanha os avanços mais recentes das bibliotecas Python, incluindo melhorias no Scikit-Learn 1.0, TensorFlow 2.x e Keras. O livro integra conceitos fundamentais e técnicas de ponta, como transfer learning, fine-tuning de modelos pré-treinados e o uso de arquiteturas modernas como Transformers.

Ao contrário de muitas obras focadas apenas em aplicações ou apenas na teoria, Géron encontra o equilíbrio ideal. Logo no Capítulo 2, o autor apresenta um projeto completo de machine learning. Nele, o leitor aprende a:

  • Enquadrar problemas como regressão ou classificação;
  • Explorar e visualizar dados usando pandas e Matplotlib;
  • Aplicar técnicas de preprocessamento, como normalização e feature scaling;
  • Dividir conjuntos de dados em treinamento, validação e teste;
  • Selecionar, ajustar e implantar modelos preditivos.

Ao longo do livro, ao abordar redes neurais profundas (Deep Learning), Géron ensina desde os fundamentos — como gradiente descendente e retropropagação — até técnicas avançadas, incluindo:

  • Regularização (dropout, batch normalization);
  • Ajuste fino de hiperparâmetros usando buscas em grade e aleatórias;
  • Treinamento de redes convolucionais (CNNs) e recorrentes (RNNs);
  • Uso de APIs de alto nível do Keras para facilitar a prototipagem de modelos.

Teoria e Referências na Medida Certa

Um dos aspectos mais notáveis deste livro é o equilíbrio preciso entre teoria e aplicação prática. Géron começa cada tópico com explicações intuitivas, acompanhadas de visualizações que simplificam conceitos complexos, como gradiente descendente e backpropagation. Em vez de sobrecarregar o leitor com equações densas no início, ele constrói uma base sólida com exemplos concretos antes de introduzir a matemática subjacente.

O autor também inclui referências detalhadas a artigos científicos, como os publicados no Journal of Machine Learning Research, além de vídeos educacionais e outros livros relevantes, como Deep Learning de Ian Goodfellow. Isso permite que leitores interessados se aprofundem em tópicos específicos, como redes neurais convolucionais (CNNs), regularização ou otimização avançada, tornando o aprendizado mais direcionado e aplicável.

Exercícios Práticos e Impacto no Aprendizado

A máxima “a prática leva à perfeição” é levada a sério no livro. Os exercícios ao final de cada capítulo são projetados para reforçar conceitos ensinados e incentivam o aprendizado ativo. Por exemplo, no capítulo sobre regressão linear, o leitor é desafiado a implementar modelos usando bibliotecas como Scikit-Learn, explorar o impacto de hiperparâmetros e avaliar o desempenho com métricas como RMSE e R².

No contexto de deep learning, os exercícios avançam para a construção de redes neurais utilizando TensorFlow/Keras, explorando técnicas como:

  • Ajuste fino de hiperparâmetros (ex.: taxa de aprendizado e regularização);
  • Implementação de callbacks, como early stopping;
  • Testes com diferentes arquiteturas de camadas ocultas.

Essas tarefas simulam cenários reais enfrentados por cientistas de dados, como pré-processamento, feature engineering e ajustes em pipelines complexos. Além disso, os exercícios incentivam a experimentação –  uma prática fundamental no desenvolvimento de soluções robustas.

E como eu sempre ensino aos meus alunos da Pós-Graduação em Data Science, os projetos desenvolvidos ao longo do livro são excelentes para comporem o portfólio de um cientista de dados.

Divisão Clara entre Machine Learning Clássico e Deep Learning

O livro é estruturado em duas partes bem definidas:

  1. Machine Learning Clássico: Abrange algoritmos fundamentais como regressão linear, árvores de decisão, ensemble methods (como Random Forest e Gradient Boosting) e aprendizado não supervisionado (k-means clustering e PCA). O foco está na compreensão teórica e na aplicação prática com bibliotecas maduras como Scikit-Learn.
  2. Deep Learning: Introduz conceitos de redes neurais profundas, passando por arquiteturas como CNNs, RNNs e Transformers. Géron explica conceitos como inicialização de pesos, funções de ativação (ReLU, softmax), e técnicas de regularização como dropout e batch normalization.

Essa divisão é ideal para atender tanto iniciantes quanto profissionais mais experientes, permitindo uma progressão lógica e natural no aprendizado.

Estilo Didático e Repositório de Código no Github

Um diferencial do livro é o estilo didático, que combina clareza e objetividade. Diagramas bem projetados explicam conceitos como overfitting, seleção de modelos e a dinâmica do gradiente descendente. Além disso, todo o código utilizado no livro está disponível em um repositório no GitHub, com exemplos práticos de:

  • Visualizações personalizadas com Matplotlib e Seaborn;
  • Implementação de pipelines em Scikit-Learn;
  • Treinamento e avaliação de redes em TensorFlow/Keras.

Essa abordagem é especialmente útil para quem busca replicar e adaptar os exemplos ao seu próprio trabalho.

Conclusão

“Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow” é mais do que um simples guia — é uma ferramenta essencial para cientistas de dados em qualquer estágio de sua jornada.

Eu recomendo para todos os meus alunos como sendo o melhor livro prático para se aprender machine learning por meio de projetos.

Combinando teoria sólida, projetos práticos e recursos avançados, o livro fornece os fundamentos necessários para construir modelos eficazes e resolver problemas reais. Seja para compreender algoritmos clássicos ou explorar o estado da arte em deep learning, esta obra se mantém como referência obrigatória no campo da ciência de dados.

The Review

Hands-On Machine Learning

9.3 Nota

Combinando teoria sólida, prática aplicada e técnicas modernas, o livro "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow" é um guia essencial para dominar Machine Learning e Deep Learning com Python.

PROS

  • Equilíbrio entre teoria e prática, ideal para aprendizado progressivo.
  • Projetos práticos realistas, como um pipeline completo de Machine Learning.
  • Cobertura abrangente de algoritmos clássicos e Deep Learning.
  • Código bem documentado disponível no GitHub.

CONS

  • Preço elevado no Brasil, tornando-o menos acessível para alguns leitores.
  • Como ele já começa com um projeto end-to-end, pode assustar iniciantes com pouco conhecimento em Python.

Critérios de Avaliação

  • Relevância do Conteúdo 0
  • Clareza e Acessibilidade 0
  • Estrutura e Organização 0
  • Aplicabilidade Prática 0

Hands-On Machine Learning OFERTAS

Coletamos informações de várias lojas para oferecer o melhor preço disponível.

Melhor Preço

R$430
  • Amazon
    R$430 Comprar
Compartilhar2Compartilhar9Enviar
Post Anterior

TikTok pode ser banido nos EUA

Próximo Post

Salesforce não contratará desenvolvedores em 2025

Carlos Melo

Carlos Melo

Engenheiro de Visão Computacional graduado em Ciências Aeronáuticas pela Academia da Força Aérea (AFA) e Mestre em Engenharia Aeroespacial pelo Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA).

Relacionado Artigos

O Que é Amostragem e Quantização no Processamento de Imagens
Artigos

O Que é Amostragem e Quantização no Processamento de Imagens

por Carlos Melo
junho 20, 2025
Curso de Pós-Graduação em Data Science
Data Science

Vale a pena fazer uma Pós-Graduação em Data Science?

por Carlos Melo
janeiro 20, 2025
Carlos Melo e Sérgio Sacani – Ciência Sem Fim
Youtube

Carlos Melo e Sérgio Sacani – Ciência Sem Fim

por Carlos Melo
janeiro 16, 2025
Carlos Melo da Pós Graduação em Data Science do Sigmoidal
Aeroespacial

Oportunidades no Setor Espacial para Cientistas de Dados

por Carlos Melo
janeiro 15, 2025
Visão Computacional

Processamento de Nuvens de Pontos com Open3D e Python

por Carlos Melo
janeiro 2, 2025
Próximo Post
Salesforce não contratará desenvolvedores em 2025

Salesforce não contratará desenvolvedores em 2025

Deixe um comentário Cancelar resposta

O seu endereço de e-mail não será publicado. Campos obrigatórios são marcados com *

Pós-Graduação em Data Science Pós-Graduação em Data Science Pós-Graduação em Data Science

Mais Populares

  • Introdução ao MediaPipe e Pose Estimation

    Introdução ao MediaPipe e Pose Estimation

    489 compartilhamentos
    Compartilhar 196 Tweet 122
  • ORB-SLAM 3: Tutorial Completo para Mapeamento 3D e Localização em Tempo Real

    410 compartilhamentos
    Compartilhar 164 Tweet 103
  • O Que é Amostragem e Quantização no Processamento de Imagens

    10 compartilhamentos
    Compartilhar 4 Tweet 3
  • Geometria da Formação de Imagens: Matrizes, Transformações e Sistemas de Coordenadas

    384 compartilhamentos
    Compartilhar 154 Tweet 96
  • Processamento de Nuvens de Pontos com Open3D e Python

    45 compartilhamentos
    Compartilhar 18 Tweet 11
  • Em Alta
  • Comentários
  • Mais Recente
Como Tratar Dados Ausentes com Pandas

Como Tratar Dados Ausentes com Pandas

agosto 13, 2019
Como usar o DALL-E 2 para gerar imagens a partir de textos

Como usar o DALL-E 2 para gerar imagens a partir de textos

dezembro 25, 2022
Introdução ao MediaPipe e Pose Estimation

Introdução ao MediaPipe e Pose Estimation

julho 15, 2023

ORB-SLAM 3: Tutorial Completo para Mapeamento 3D e Localização em Tempo Real

abril 10, 2023
Como Analisar Ações da Bolsa com Python

Como Analisar Ações da Bolsa com Python

15
Setembro Amarelo: Análise do Suicídio no Brasil, com Data Science

Setembro Amarelo: Análise do Suicídio no Brasil, com Data Science

13
Como Aprender Data Science?

Como Aprender Data Science?

9
Qual o Cenário de Data Science no Brasil hoje?

Qual o Cenário de Data Science no Brasil hoje?

8
Green Card aprovado por habilidades extraordinárias em Data Science

Green Card aprovado por habilidades extraordinárias em Data Science

julho 14, 2025
O Que é Amostragem e Quantização no Processamento de Imagens

O Que é Amostragem e Quantização no Processamento de Imagens

junho 20, 2025
DeepSeek vazamento de dados de usuários

DeepSeek: Vazamento de dados expõe dados de usuários

fevereiro 1, 2025
DeepSeek R1 vs OpenAI o1 – Qual é o Melhor Modelo de IA

DeepSeek R1 vs OpenAI o1 – Qual é o Melhor Modelo de IA?

janeiro 25, 2025

Seguir

    Instagram Youtube LinkedIn Twitter
    Sigmoidal

    O melhor conteúdo técnico de Data Science, com projetos práticos e exemplos do mundo real.

    Seguir no Instagram

    Categorias

    • Aeroespacial
    • Artigos
    • Blog
    • Carreira
    • Cursos
    • Data Science
    • Deep Learning
    • Destaques
    • Entrevistas
    • IA Generativa
    • Livros
    • Machine Learning
    • Notícias
    • Python
    • Teoria
    • Tutoriais
    • Visão Computacional
    • Youtube

    Navegar por Tags

    camera calibration carreira chatgpt cientista de dados cnn computer vision Cursos dados desbalanceados data science data science na prática decision tree deep learning gpt-3 histograma IA generativa image formation inteligência artificial jupyter kaggle keras machine learning matplotlib mnist nft openai opencv overfitting pandas profissão python redes neurais redes neurais convolucionais regressão linear regressão logística salário scikit-learn seaborn sklearn tensorflow titanic tutorial visão computacional vídeo youtube árvore de decisão

    © 2024 Sigmoidal - Aprenda Data Science, Visão Computacional e Python na prática.

    Welcome Back!

    Login to your account below

    Forgotten Password?

    Retrieve your password

    Please enter your username or email address to reset your password.

    Log In

    Add New Playlist

    Sem Resultado
    Ver Todos Resultados
    • Home
    • Cursos
    • Pós-Graduação
    • Blog
    • Sobre Mim
    • Contato
    • English

    © 2024 Sigmoidal - Aprenda Data Science, Visão Computacional e Python na prática.