Uczenie maszynowe jest jedną z najbardziej fascynujących technologii naszych czasów - rozwojem jego najróżniejszych zastosowań zajmują się tacy giganci jak Google, Facebook, Apple, Amazon czy IBM. Uczenie maszynowe otwiera zupełnie nowe możliwości i powoli staje się nieodzowne: wystarczy wymienić asystenty głosowe w smartfonach, chatboty ułatwiające klientom wybór produktu, a także sieci ułatwiające podejmowanie decyzji o inwestycjach giełdowych, filtrujące niechciane wiadomości e-mail czy wspomagające diagnostykę medyczną.
Oto obszerny przewodnik po uczeniu maszynowym i uczeniu głębokim w Pythonie. Zawiera dokładne omówienie najważniejszych technik uczenia maszynowego oraz staranne wyjaśnienie zasad rządzących tą technologią. Poszczególne zagadnienia zilustrowano mnóstwem wyjaśnień, wizualizacji i przykładów, co znakomicie ułatwia zrozumienie materiału i sprawne rozpoczęcie samodzielnego budowania aplikacji i modeli, takich jak te służące do klasyfikacji obrazów, odkrywania ukrytych wzorców czy wydobywania dodatkowych informacji z danych. Wydanie trzecie zostało zaktualizowane - znalazł się w nim opis biblioteki TensorFlow 2 i najnowszych dodatków do biblioteki scikit-learn. Dodano również wprowadzenie do dwóch nowatorskich technik: uczenia przez wzmacnianie i budowy generatywnych sieci przeciwstawnych (GAN).
W książce między innymi:
platformy, modele i techniki uczenia maszynowego
wykorzystywanie biblioteki scikit-learn i TensorFlow
sieci neuronowe, sieci GAN i inne
przygotowywanie danych dla modeli uczenia maszynowego
ocena i strojenie modeli
analizy: regresyjna, skupień i sentymentów
Uczenie głębokie z Pythonem: zrozum i zastosuj!
Oto obszerny przewodnik po uczeniu maszynowym i uczeniu głębokim w Pythonie. Zawiera dokładne omówienie najważniejszych technik uczenia maszynowego oraz staranne wyjaśnienie zasad rządzących tą technologią. Poszczególne zagadnienia zilustrowano mnóstwem wyjaśnień, wizualizacji i przykładów, co znakomicie ułatwia zrozumienie materiału i sprawne rozpoczęcie samodzielnego budowania aplikacji i modeli, takich jak te służące do klasyfikacji obrazów, odkrywania ukrytych wzorców czy wydobywania dodatkowych informacji z danych. Wydanie trzecie zostało zaktualizowane - znalazł się w nim opis biblioteki TensorFlow 2 i najnowszych dodatków do biblioteki scikit-learn. Dodano również wprowadzenie do dwóch nowatorskich technik: uczenia przez wzmacnianie i budowy generatywnych sieci przeciwstawnych (GAN).
W książce między innymi:
platformy, modele i techniki uczenia maszynowego
wykorzystywanie biblioteki scikit-learn i TensorFlow
sieci neuronowe, sieci GAN i inne
przygotowywanie danych dla modeli uczenia maszynowego
ocena i strojenie modeli
analizy: regresyjna, skupień i sentymentów
Uczenie głębokie z Pythonem: zrozum i zastosuj!
Producent:
Helion SA
Kościuszki 1c
44-100 Gliwice (Polska)
tel: (32) 230-98-63
email: gpsr@grupahelion.pl
Szczegóły
Tytuł: Python Machine learning i deep learning Biblioteki scikit-learn i TensorFlow 2.Autor: Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili
Wydawnictwo: Helion
ISBN: 9788328370012
Języki: polski
Rok wydania: 2021
Ilość stron: 672
Oprawa: Miękka
Recenzje
Informacje:
Klienci, którzy kupili oglądany produkt kupili także:
Ale kosmos! To znowu Bodzio i Pulpet
Nasza Księgarnia