Praktyczne uczenie nienadzorowane przy użyciu języ
23
%
360 Kč 467 Kč
Expedice za 2 až 3 dny
Sleva až 70% u třetiny knih
Jak budować użytkowe rozwiązania uczenia maszynowego na podstawie nieoznakowanych danych.
Wielu ekspertów branżowych uważa uczenie nienadzorowane za kolejną granicę w dziedzinie sztucznej inteligencji, która może stanowić klucz do pełnej sztucznej inteligencji. Ponieważ większość danych na świecie jest nieoznakowana, nie można do nich zastosować konwencjonalnego uczenia nadzorowanego. Z kolei uczenie nienadzorowane może być stosowane wobec nieoznakowanych zbiorów danych w celu odkrycia istotnych wzorców ukrytych głęboko w tych danych, które dla człowieka mogą być niemal niemożliwe do odkrycia.
Autor Ankur Patel pokazuje, jak stosować uczenie nienadzorowane przy wykorzystaniu dwóch prostych platform dla języka Python: Scikit-learn oraz TensorFlow (wraz z Keras). Dzięki dołączonemu kodowi i praktycznym przykładom analitycy danych będą mogli identyfikować trudne do znalezienia wzorce w danych i odkrywać dogłębne zależności biznesowe, wykrywać anomalie, przeprowadzać automatyczną selekcję zmiennych i generować syntetyczne zbiory danych. Wystarczy znajomość programowania i nieco doświadczenia w uczeniu maszynowym, aby zająć się:
Porównywaniem mocnych i słabych stron różnych podejść do uczenia maszynowego: uczenia nadzorowanego, nienadzorowanego i wzmacnianego.
Przygotowywaniem i zarządzaniem projektami uczenia maszynowego.
Budowaniem systemu wykrywania anomalii w celu wychwycenia oszustwa dotyczącego kard kredytowych.
Rozdzielaniem użytkowników na wydzielone i jednorodne grupy.
Przeprowadzaniem uczenia pół-nadzorowanego.
Opracowywaniem systemów polecania filmów z użyciem ograniczonych automatów Boltzmanna.
Generowaniem syntetycznych obrazów przy użyciu generujących sieci antagonistycznych.
Badacze, inżynierowie i studenci docenią tę książkę pełną praktycznych technik uczenia nienadzorowanego, napisaną prostym językiem z nieskomplikowanymi przykładami w języku Python, które można szybko i skutecznie implementować.
Sarah Nagy
Główny analityk danych w firmie Edison
Ankur A. Patel jest wiceprezesem ds. informatyki analitycznej w firmie 7Park Data, wspieranej przez firmę inwestycyjną Vista Equity Partners. W firmie 7Park Data, Ankur i jego zespół analizy danych wykorzystują dane alternatywne do opracowywania produktów związanych z danymi dla funduszy hedgingowych i korporacji oraz rozwijają usługi uczenia maszynowego dla klientów firmowych.
Wielu ekspertów branżowych uważa uczenie nienadzorowane za kolejną granicę w dziedzinie sztucznej inteligencji, która może stanowić klucz do pełnej sztucznej inteligencji. Ponieważ większość danych na świecie jest nieoznakowana, nie można do nich zastosować konwencjonalnego uczenia nadzorowanego. Z kolei uczenie nienadzorowane może być stosowane wobec nieoznakowanych zbiorów danych w celu odkrycia istotnych wzorców ukrytych głęboko w tych danych, które dla człowieka mogą być niemal niemożliwe do odkrycia.
Autor Ankur Patel pokazuje, jak stosować uczenie nienadzorowane przy wykorzystaniu dwóch prostych platform dla języka Python: Scikit-learn oraz TensorFlow (wraz z Keras). Dzięki dołączonemu kodowi i praktycznym przykładom analitycy danych będą mogli identyfikować trudne do znalezienia wzorce w danych i odkrywać dogłębne zależności biznesowe, wykrywać anomalie, przeprowadzać automatyczną selekcję zmiennych i generować syntetyczne zbiory danych. Wystarczy znajomość programowania i nieco doświadczenia w uczeniu maszynowym, aby zająć się:
Porównywaniem mocnych i słabych stron różnych podejść do uczenia maszynowego: uczenia nadzorowanego, nienadzorowanego i wzmacnianego.
Przygotowywaniem i zarządzaniem projektami uczenia maszynowego.
Budowaniem systemu wykrywania anomalii w celu wychwycenia oszustwa dotyczącego kard kredytowych.
Rozdzielaniem użytkowników na wydzielone i jednorodne grupy.
Przeprowadzaniem uczenia pół-nadzorowanego.
Opracowywaniem systemów polecania filmów z użyciem ograniczonych automatów Boltzmanna.
Generowaniem syntetycznych obrazów przy użyciu generujących sieci antagonistycznych.
Badacze, inżynierowie i studenci docenią tę książkę pełną praktycznych technik uczenia nienadzorowanego, napisaną prostym językiem z nieskomplikowanymi przykładami w języku Python, które można szybko i skutecznie implementować.
Sarah Nagy
Główny analityk danych w firmie Edison
Ankur A. Patel jest wiceprezesem ds. informatyki analitycznej w firmie 7Park Data, wspieranej przez firmę inwestycyjną Vista Equity Partners. W firmie 7Park Data, Ankur i jego zespół analizy danych wykorzystują dane alternatywne do opracowywania produktów związanych z danymi dla funduszy hedgingowych i korporacji oraz rozwijają usługi uczenia maszynowego dla klientów firmowych.
Autor: | Ankur A. Patel |
Nakladatel: | APN Promise |
ISBN: | 9788375414264 |
Rok vydání: | 2020 |
Jazyk : | Polština |
Vazba: | Měkká |
Počet stran: | 362 |
Mohlo by se vám také líbit..
-
MICROSOFT SHAREPOINT 2016 KROK PO KROKU
OLGA M. LONDER
-
Kompletny przewodnik po DAX
Russo Marco, Ferrari Alberto
-
Nexus czyli skalowalny Scrum
Kurt Bittner, Patricia Kong, Dave West
-
Microsoft Outlook 2016 Krok po kroku
JOAN LAMBERT
-
Funkcje okna w języku T-SQL dla SQL S...
Ben-Gan Itzik
-
Nowoczesna Java w działaniu
Raoul-Gabriel Urma, Mario Fusco, Alan Mycroft
-
Wprowadzenie do uczenia maszynowego w...
Esposito Dino, Esposito Francesco
-
Programowanie w ASP.NET Core
Dino Esposito
-
Microsoft Azure SQL Database. Krok po...
Leonard Lobel, Eric D. Boyd
-
Komercyjne i przemysłowe aplikacje In...
Ioana Culic Alexandru Radovici Cristian Rusu
-
Administrowanie Oracle Enterprise Man...
-
Microsoft Share Point 2010: Rozwiązan...
Carlos Granados
-
Microsoft Office Excel 2010: Egzamin ...
-
MCTS Egzamin 70-652: Konfigurowanie...
Bartłomiej Jejda
-
Egzamin 70-742: Tożsamość w Windows S...
Andrew Warren
-
Zarządzanie urządzeniami Apple
Edge, Charles