Uczenie maszynowe w Pythonie dla każdego
20
%
473 Kč 592 Kč
Sleva až 70% u třetiny knih
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe rozwijają się z niezwykłą dynamiką i znajdują coraz więcej różnorodnych zastosowań w niemal wszystkich branżach. Ten spektakularny postęp jest silnie związany z osiągnięciami w świecie sprzętu i oprogramowania. Obecnie do uczenia maszynowego używa się wielu języków programowania, takich jak R, C, C++, Fortran i Go, jednak najpopularniejszym wyborem okazał się Python wraz z jego specjalistycznymi bibliotekami. Znajomość tych bibliotek i narzędzi umożliwia tworzenie systemów uczących się nawet tym osobom, które nie dysponują głęboką wiedzą z dziedziny matematyki.
Ta książka jest przeznaczona dla każdego, kto choć trochę zna Pythona i chce nauczyć się uczenia maszynowego. Zagadnienia matematyczne zostały tu zaprezentowane w minimalnym stopniu, za to więcej uwagi poświęcono koncepcjom, na których oparto najważniejsze i najczęściej używane narzędzia oraz techniki uczenia maszynowego. Następnie pokazano praktyczne zasady implementacji uczenia maszynowego z wykorzystaniem najdoskonalszych bibliotek i narzędzi Pythona. Opisano używane dziś komponenty systemów uczących się, w tym techniki klasyfikacji i regresji, a także inżynierię cech, która pozwala przekształcać dane na użyteczną postać. Przeanalizowano liczne algorytmy i najczęściej stosowane techniki uczenia maszynowego. Pokrótce przedstawiono modele grafowe i sieci neuronowe, w tym sieci głębokie, jak również połączenie tych technik z bardziej zaawansowanymi metodami, przydatnymi choćby w pracy na danych graficznych i tekstowych.
Ta książka jest przeznaczona dla każdego, kto choć trochę zna Pythona i chce nauczyć się uczenia maszynowego. Zagadnienia matematyczne zostały tu zaprezentowane w minimalnym stopniu, za to więcej uwagi poświęcono koncepcjom, na których oparto najważniejsze i najczęściej używane narzędzia oraz techniki uczenia maszynowego. Następnie pokazano praktyczne zasady implementacji uczenia maszynowego z wykorzystaniem najdoskonalszych bibliotek i narzędzi Pythona. Opisano używane dziś komponenty systemów uczących się, w tym techniki klasyfikacji i regresji, a także inżynierię cech, która pozwala przekształcać dane na użyteczną postać. Przeanalizowano liczne algorytmy i najczęściej stosowane techniki uczenia maszynowego. Pokrótce przedstawiono modele grafowe i sieci neuronowe, w tym sieci głębokie, jak również połączenie tych technik z bardziej zaawansowanymi metodami, przydatnymi choćby w pracy na danych graficznych i tekstowych.
Autor: | Elise Kova |
Nakladatel: | Helion |
ISBN: | 9788328364257 |
Rok vydání: | 2020 |
Jazyk : | Polština |
Vazba: | Měkká |
Počet stran: | 544 |
Mohlo by se vám také líbit..
-
Przebudzenie powietrza T.1
Elise Kova
-
Upadek ognia Przebudzenie powietrza T...
Elise Kova
-
A Deal with the Elf King
Elise Kova
-
Excel w biurze i nie tylko
Flanczewski Sergiusz
-
Pokemon GO. Ukryte oblicze Twojego mi...
Łukasz Pikaczowsky
-
Word 2013 PL Kurs
Kowalczyk Grzegorz
-
Excel 2013 PL Ćwiczenia zaawansowane
Masłowski Krzysztof
-
Niesamowite gadżety elektroniczne Sza...
Iannini Robert
-
Serwisy społecznościowe dla seniorów
Makaruk Michał
-
JAVA EE 6 TWORZENIE APLIKACJI W NETBE...
DAVID R. HEFFELFINGER
-
ABC komputera Wydanie 8.1
Wróblewski Piotr
-
TWORZENIE NOWOCZESNYCH SYSTEMÓW WEBOWYCH
MARIUSZ WALCZAK
-
JĘZYK SQL PRZYJAZNY PODRĘCZNIK WYD. 2
LARRY ROCKOFF
-
Pragmatyczny programista. Od czeladni...
David Thomas, Andrew Hunt
-
JavaScript. Interaktywne aplikacje we...
Tomasz Sochacki
-
Adobe Dreamweaver CS3/CS3 PL. Oficjal...