Python. Uczenie maszynowe w przykładach. Najlepsze praktyki w realnych zastosowaniach. Wydanie IV Yuxi (Hayden) Liu
- Autor:
- Yuxi (Hayden) Liu
- Wydawnictwo:
- Helion
- Wydawnictwo:
- Helion
- Ocena:
- Stron:
- 464
- Druk:
- oprawa miękka
- Dostępne formaty:
-
PDFePubMobi
Opis
książki
:
Python. Uczenie maszynowe w przykładach. Najlepsze praktyki w realnych zastosowaniach. Wydanie IV
Czego się nauczysz?
- Stosowania najlepszych praktyk uczenia maszynowego w Pythonie
- Budowania i ulepszania klasyfikatorów obrazów oraz tekstu
- Tworzenia systemów rekomendacyjnych z użyciem naiwnego klasyfikatora Bayesa
- Implementowania drzew decyzyjnych, lasów losowych i drzew ze wzmocnieniem gradientowym
- Wykorzystywania regresji logistycznej i liniowej do klasyfikacji i prognozowania
- Przetwarzania i inżynierii cech, w tym selekcji i redukcji wymiarowości
- Tworzenia i strojenia sieci neuronowych z TensorFlow i PyTorch
- Zapobiegania nadmiernemu dopasowaniu modeli przez regularyzację i weryfikację krzyżową
- Analizy tekstu i przetwarzania języka naturalnego z użyciem bibliotek Pythona
- Klasterowania i modelowania tematycznego danych tekstowych
- Rozpoznawania obrazów i twarzy za pomocą maszyn wektorów nośnych
- Budowania konwolucyjnych i rekurencyjnych sieci neuronowych do klasyfikacji i prognozowania sekwencji
- Ulepszania analizy i generowania tekstów z wykorzystaniem modeli transformerów, BERT i GPT
- Wykorzystywania modeli multimodalnych, takich jak CLIP, do wyszukiwania obrazów na podstawie tekstu
- Stosowania uczenia przez wzmacnianie do podejmowania decyzji w złożonych środowiskach
- Wdrażania, monitorowania i regularnego aktualizowania modeli uczenia maszynowego
Python wraz ze swoimi bibliotekami umożliwia tworzenie coraz bardziej wyrafinowanych implementacji algorytmów uczenia maszynowego. Dzięki temu systemy przetwarzania języka naturalnego i obrazów wkraczają do naszego życia na szeroką skalę. Aby jednak uzyskiwać najlepsze wyniki w tej dziedzinie, potrzebna jest znajomość dobrych praktyk.
Oto trzecie wydanie popularnego podręcznika, z którym nauczysz się stosować zaawansowane techniki uczenia maszynowego. Zawiera dwa nowe rozdziały poświęcone architekturze Transformer oraz modelom takim jak BERT i GPT, jak również multimodalnym modelom komputerowego rozpoznawania obrazów implementowanym z wykorzystaniem PyTorch i Hugging Face. Znajdziesz tu solidną dawkę teorii połączonej z przykładami jej praktycznego zastosowania. Dzięki lekturze poszerzysz wiedzę z zakresu uczenia głębokiego, odkryjesz pełny potencjał zaawansowanych technik uczenia maszynowego i łatwiej sprostasz codziennym wyzwaniom.
W książce między innymi:
- najlepsze praktyki uczenia maszynowego
- budowa i ulepszanie klasyfikatorów obrazów
- tworzenie i strojenie sieci neuronowych z wykorzystaniem TensorFlow i PyTorch
- rekurencyjne sieci neuronowe, transformery i model CLIP
- maszyna wektorów nośnych i poprawa ich wydajności
- regularyzacja, wybór cech i wiele innych przydatnych technik
Najlepsze praktyki uczenia maszynowego? Tylko z Pythonem!
Helion - inne książki
Dzięki opcji "Druk na żądanie" do sprzedaży wracają tytuły Grupy Helion, które cieszyły sie dużym zainteresowaniem, a których nakład został wyprzedany.
Dla naszych Czytelników wydrukowaliśmy dodatkową pulę egzemplarzy w technice druku cyfrowego.
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Druk na żądanie":
- usługa obejmuje tylko widoczną poniżej listę tytułów, którą na bieżąco aktualizujemy;
- cena książki może być wyższa od początkowej ceny detalicznej, co jest spowodowane kosztami druku cyfrowego (wyższymi niż koszty tradycyjnego druku offsetowego). Obowiązująca cena jest zawsze podawana na stronie WWW książki;
- zawartość książki wraz z dodatkami (płyta CD, DVD) odpowiada jej pierwotnemu wydaniu i jest w pełni komplementarna;
- usługa nie obejmuje książek w kolorze.
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep@ebookpoint.pl
Książka drukowana

Oceny i opinie klientów: Python. Uczenie maszynowe w przykładach. Najlepsze praktyki w realnych zastosowaniach. Wydanie IV Yuxi (Hayden) Liu
(0)