Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow. Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems. 2nd Edition
- Autor:
- AurĂŠlien GĂŠron
- +269 pkt
- Ocena:
- 6.0/6 Opinie: 1
- Stron:
- 856
- Dostępne formaty:
-
ePubMobi
Opis ebooka: Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow. Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems. 2nd Edition
Through a series of recent breakthroughs, deep learning has boosted the entire field of machine learning. Now, even programmers who know close to nothing about this technology can use simple, efficient tools to implement programs capable of learning from data. This practical book shows you how.
By using concrete examples, minimal theory, and two production-ready Python frameworks—Scikit-Learn and TensorFlow—author Aurélien Géron helps you gain an intuitive understanding of the concepts and tools for building intelligent systems. You’ll learn a range of techniques, starting with simple linear regression and progressing to deep neural networks. With exercises in each chapter to help you apply what you’ve learned, all you need is programming experience to get started.
- Explore the machine learning landscape, particularly neural nets
- Use Scikit-Learn to track an example machine-learning project end-to-end
- Explore several training models, including support vector machines, decision trees, random forests, and ensemble methods
- Use the TensorFlow library to build and train neural nets
- Dive into neural net architectures, including convolutional nets, recurrent nets, and deep reinforcement learning
- Learn techniques for training and scaling deep neural nets
Wybrane bestsellery
-
Światowy bestseller, dzięki któremu - według ostrożnych szacunków - codziennie ktoś staje się nowym MILIONEREM! Dowiedz się jak wykorzystać praktycznie nieograniczone możliwości Sztucznej Inteligencji. Nieważne, czy jesteś freelancerem, prowadzisz własną firmę, masz wolny zawód, chcesz zająć się ...
Zostań Milionerem z ChatGPT. Prosty przewodnik jak osiągnąć sukces w każdej branży za pomocą sztucznej inteligencji Zostań Milionerem z ChatGPT. Prosty przewodnik jak osiągnąć sukces w każdej branży za pomocą sztucznej inteligencji
-
Oto praktyczny przewodnik po nauce o danych w miejscu pracy. Dowiesz się stąd wszystkiego, co ważne na początku Twojej drogi jako danologa: od osobowości, z którymi przyjdzie Ci pracować, przez detale analizy danych, po matematykę stojącą za algorytmami i uczeniem maszynowym. Nauczysz się myśleć ...
Analityk danych. Przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym Analityk danych. Przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym
(44.85 zł najniższa cena z 30 dni)41.40 zł
69.00 zł(-40%) -
Książka jest adresowana do wszystkich, którzy chcą budować, rozwijać i skalować systemy NLP w środowisku biznesowym, a także dostosowywać je do swojej branży. Opisuje tworzenie rzeczywistych aplikacji NLP. Omawia pełny cykl życia typowego projektu NLP, od zbierania danych po wdrożenie i monitorow...
Przetwarzanie języka naturalnego w praktyce. Przewodnik po budowie rzeczywistych systemów NLP Przetwarzanie języka naturalnego w praktyce. Przewodnik po budowie rzeczywistych systemów NLP
Sowmya Vajjala, Bodhisattwa Majumder, Anuj Gupta, Harshit Surana
(70.85 zł najniższa cena z 30 dni)65.40 zł
109.00 zł(-40%) -
Głębokie sieci neuronowe mają niesamowity potencjał. Osiągnięcia ostatnich lat nadały procesom uczenia głębokiego zupełnie nową jakość. Obecnie nawet programiści niezaznajomieni z tą technologią mogą korzystać z prostych i niezwykle skutecznych narzędzi, pozwalających na sprawne implementowanie p...
Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. Wydanie III Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. Wydanie III
(116.35 zł najniższa cena z 30 dni)107.40 zł
179.00 zł(-40%) -
Książka stanowi kompendium wiedzy na temat tej niesłychanie szybko rozwijającej się i dynamicznie wkraczającej w nasze życie dziedziny. Została napisana tak, aby była przystępna dla osób posiadających podstawowe umiejętności matematyczne. Może stanowić podręcznik dla studentów takich kierunków ja...(31.85 zł najniższa cena z 30 dni)
29.40 zł
49.00 zł(-40%) -
Sztuczna inteligencja staje się powoli nieodzownym składnikiem naszego życia. Przeszła długą drogę od modnego hasła pojawiającego się głównie w specjalistycznych publikacjach do technologii mającej realny wpływ na naszą codzienność. Z każdym dniem lepiej radzi sobie z coraz bardziej zaawansowanym...(32.90 zł najniższa cena z 30 dni)
9.90 zł
69.00 zł(-86%) -
To książka przeznaczona dla inżynierów, którzy chcą stosować systemy uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów biznesowych. Zaprezentowano w niej systemy ML używane w szybko rozwijających się startupach, a także przedstawiono holistyczne podejście do ich projektowania ― z...
Jak projektować systemy uczenia maszynowego. Iteracyjne tworzenie aplikacji gotowych do pracy Jak projektować systemy uczenia maszynowego. Iteracyjne tworzenie aplikacji gotowych do pracy
(57.85 zł najniższa cena z 30 dni)53.40 zł
89.00 zł(-40%) -
Oto pierwszy tom dzieła, które stanowi inspirujące spojrzenie na sztuczną inteligencję. Jego zrozumienie nie wymaga wybitnej znajomości informatyki i matematyki. Książka jest wspaniałą syntezą wczesnych i późniejszych koncepcji, a także technik, przeprowadzoną we frameworku idei, metod i technolo...
Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Wydanie IV. Tom 1 Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Wydanie IV. Tom 1
(109.85 zł najniższa cena z 30 dni)101.40 zł
169.00 zł(-40%) -
To drugi tom klasycznego podręcznika wiedzy o sztucznej inteligencji. Podobnie jak w wypadku pierwszej części, lektura tej książki nie wymaga wybitnej znajomości tematu. Dzięki przejrzystości tekstu i umiejętnemu unikaniu nadmiernego formalizmu można w dość łatwy sposób zrozumieć kluczowe idee i ...
Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Wydanie IV. Tom 2 Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Wydanie IV. Tom 2
(83.85 zł najniższa cena z 30 dni)77.40 zł
129.00 zł(-40%)
Kup polskie wydanie:
Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow. Wydanie II
- Autor:
- Aurélien Géron
39,90 zł
129,00 zł
(64.50 zł najniższa cena z 30 dni)
Ebooka "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow. Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems. 2nd Edition" przeczytasz na:
-
czytnikach Inkbook, Kindle, Pocketbook, Onyx Boox i innych
-
systemach Windows, MacOS i innych
-
systemach Windows, Android, iOS, HarmonyOS
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących formaty: PDF, EPub, Mobi
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Audiobooka "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow. Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems. 2nd Edition" posłuchasz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP3 (pliki spakowane w ZIP)
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Kurs Video "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow. Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems. 2nd Edition" zobaczysz:
-
w aplikacjach Ebookpoint i Videopoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych z dostępem do najnowszej wersji Twojej przeglądarki internetowej
Szczegóły ebooka
- ISBN Ebooka:
- 978-14-920-3259-5, 9781492032595
- Data wydania ebooka:
- 2019-09-05 Data wydania ebooka często jest dniem wprowadzenia tytułu do sprzedaży i może nie być równoznaczna z datą wydania książki papierowej. Dodatkowe informacje możesz znaleźć w darmowym fragmencie. Jeśli masz wątpliwości skontaktuj się z nami sklep@ebookpoint.pl.
- Język publikacji:
- angielski
- Rozmiar pliku ePub:
- 47.1MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 116.5MB
Spis treści ebooka
- Preface
- The Machine Learning Tsunami
- Machine Learning in Your Projects
- Objective and Approach
- Prerequisites
- Roadmap
- Changes in the Second Edition
- Other Resources
- Conventions Used in This Book
- Code Examples
- Using Code Examples
- OReilly Online Learning
- How to Contact Us
- Acknowledgments
- I. The Fundamentals of Machine Learning
- 1. The Machine Learning Landscape
- What Is Machine Learning?
- Why Use Machine Learning?
- Examples of Applications
- Types of Machine Learning Systems
- Supervised/Unsupervised Learning
- Supervised learning
- Unsupervised learning
- Semisupervised learning
- Reinforcement Learning
- Supervised/Unsupervised Learning
- Batch and Online Learning
- Batch learning
- Online learning
- Instance-Based Versus Model-Based Learning
- Instance-based learning
- Model-based learning
- Main Challenges of Machine Learning
- Insufficient Quantity of Training Data
- Nonrepresentative Training Data
- Poor-Quality Data
- Irrelevant Features
- Overfitting the Training Data
- Underfitting the Training Data
- Stepping Back
- Testing and Validating
- Hyperparameter Tuning and Model Selection
- Data Mismatch
- Exercises
- 2. End-to-End Machine Learning Project
- Working with Real Data
- Look at the Big Picture
- Frame the Problem
- Select a Performance Measure
- Check the Assumptions
- Get the Data
- Create the Workspace
- Download the Data
- Take a Quick Look at the Data Structure
- Create a Test Set
- Discover and Visualize the Data to Gain Insights
- Visualizing Geographical Data
- Looking for Correlations
- Experimenting with Attribute Combinations
- Prepare the Data for Machine Learning Algorithms
- Data Cleaning
- Handling Text and Categorical Attributes
- Custom Transformers
- Feature Scaling
- Transformation Pipelines
- Select and Train a Model
- Training and Evaluating on the Training Set
- Better Evaluation Using Cross-Validation
- Fine-Tune Your Model
- Grid Search
- Randomized Search
- Ensemble Methods
- Analyze the Best Models and Their Errors
- Evaluate Your System on the Test Set
- Launch, Monitor, and Maintain Your System
- Try It Out!
- Exercises
- 3. Classification
- MNIST
- Training a Binary Classifier
- Performance Measures
- Measuring Accuracy Using Cross-Validation
- Confusion Matrix
- Precision and Recall
- Precision/Recall Trade-off
- The ROC Curve
- Multiclass Classification
- Error Analysis
- Multilabel Classification
- Multioutput Classification
- Exercises
- 4. Training Models
- Linear Regression
- The Normal Equation
- Computational Complexity
- Linear Regression
- Gradient Descent
- Batch Gradient Descent
- Stochastic Gradient Descent
- Mini-batch Gradient Descent
- Polynomial Regression
- Learning Curves
- Regularized Linear Models
- Ridge Regression
- Lasso Regression
- Elastic Net
- Early Stopping
- Logistic Regression
- Estimating Probabilities
- Training and Cost Function
- Decision Boundaries
- Softmax Regression
- Exercises
- 5. Support Vector Machines
- Linear SVM Classification
- Soft Margin Classification
- Linear SVM Classification
- Nonlinear SVM Classification
- Polynomial Kernel
- Similarity Features
- Gaussian RBF Kernel
- Computational Complexity
- SVM Regression
- Under the Hood
- Decision Function and Predictions
- Training Objective
- Quadratic Programming
- The Dual Problem
- Kernelized SVMs
- Online SVMs
- Exercises
- 6. Decision Trees
- Training and Visualizing a Decision Tree
- Making Predictions
- Estimating Class Probabilities
- The CART Training Algorithm
- Computational Complexity
- Gini Impurity or Entropy?
- Regularization Hyperparameters
- Regression
- Instability
- Exercises
- 7. Ensemble Learning and Random Forests
- Voting Classifiers
- Bagging and Pasting
- Bagging and Pasting in Scikit-Learn
- Out-of-Bag Evaluation
- Random Patches and Random Subspaces
- Random Forests
- Extra-Trees
- Feature Importance
- Boosting
- AdaBoost
- Gradient Boosting
- Stacking
- Exercises
- 8. Dimensionality Reduction
- The Curse of Dimensionality
- Main Approaches for Dimensionality Reduction
- Projection
- Manifold Learning
- PCA
- Preserving the Variance
- Principal Components
- Projecting Down to d Dimensions
- Using Scikit-Learn
- Explained Variance Ratio
- Choosing the Right Number of Dimensions
- PCA for Compression
- Randomized PCA
- Incremental PCA
- Kernel PCA
- Selecting a Kernel and Tuning Hyperparameters
- LLE
- Other Dimensionality Reduction Techniques
- Exercises
- 9. Unsupervised Learning Techniques
- Clustering
- K-Means
- The K-Means algorithm
- Centroid initialization methods
- Accelerated K-Means and mini-batch K-Means
- Finding the optimal number of clusters
- K-Means
- Limits of K-Means
- Using Clustering for Image Segmentation
- Using Clustering for Preprocessing
- Using Clustering for Semi-Supervised Learning
- DBSCAN
- Other Clustering Algorithms
- Clustering
- Gaussian Mixtures
- Anomaly Detection Using Gaussian Mixtures
- Selecting the Number of Clusters
- Bayesian Gaussian Mixture Models
- Other Algorithms for Anomaly and Novelty Detection
- Exercises
- II. Neural Networks and Deep Learning
- 10. Introduction to Artificial Neural Networks with Keras
- From Biological to Artificial Neurons
- Biological Neurons
- Logical Computations with Neurons
- The Perceptron
- The Multilayer Perceptron and Backpropagation
- Regression MLPs
- Classification MLPs
- From Biological to Artificial Neurons
- Implementing MLPs with Keras
- Installing TensorFlow 2
- Building an Image Classifier Using the Sequential API
- Using Keras to load the dataset
- Creating the model using the Sequential API
- Compiling the model
- Training and evaluating the model
- Using the model to make predictions
- Building a Regression MLP Using the Sequential API
- Building Complex Models Using the Functional API
- Using the Subclassing API to Build Dynamic Models
- Saving and Restoring a Model
- Using Callbacks
- Using TensorBoard for Visualization
- Fine-Tuning Neural Network Hyperparameters
- Number of Hidden Layers
- Number of Neurons per Hidden Layer
- Learning Rate, Batch Size, and Other Hyperparameters
- Exercises
- 11. Training Deep Neural Networks
- The Vanishing/Exploding Gradients Problems
- Glorot and He Initialization
- Nonsaturating Activation Functions
- Batch Normalization
- Implementing Batch Normalization with Keras
- Gradient Clipping
- The Vanishing/Exploding Gradients Problems
- Reusing Pretrained Layers
- Transfer Learning with Keras
- Unsupervised Pretraining
- Pretraining on an Auxiliary Task
- Faster Optimizers
- Momentum Optimization
- Nesterov Accelerated Gradient
- AdaGrad
- RMSProp
- Adam and Nadam Optimization
- Learning Rate Scheduling
- Avoiding Overfitting Through Regularization
- 1 and 2 Regularization
- Dropout
- Monte Carlo (MC) Dropout
- Max-Norm Regularization
- Summary and Practical Guidelines
- Exercises
- 12. Custom Models and Training with TensorFlow
- A Quick Tour of TensorFlow
- Using TensorFlow like NumPy
- Tensors and Operations
- Tensors and NumPy
- Type Conversions
- Variables
- Other Data Structures
- Customizing Models and Training Algorithms
- Custom Loss Functions
- Saving and Loading Models That Contain Custom Components
- Custom Activation Functions, Initializers, Regularizers, and Constraints
- Custom Metrics
- Custom Layers
- Custom Models
- Losses and Metrics Based on Model Internals
- Computing Gradients Using Autodiff
- Custom Training Loops
- TensorFlow Functions and Graphs
- AutoGraph and Tracing
- TF Function Rules
- Exercises
- 13. Loading and Preprocessing Data with TensorFlow
- The Data API
- Chaining Transformations
- Shuffling the Data
- Interleaving lines from multiple files
- Preprocessing the Data
- Putting Everything Together
- Prefetching
- Using the Dataset with tf.keras
- The Data API
- The TFRecord Format
- Compressed TFRecord Files
- A Brief Introduction to Protocol Buffers
- TensorFlow Protobufs
- Loading and Parsing Examples
- Handling Lists of Lists Using the SequenceExample Protobuf
- Preprocessing the Input Features
- Encoding Categorical Features Using One-Hot Vectors
- Encoding Categorical Features Using Embeddings
- Keras Preprocessing Layers
- TF Transform
- The TensorFlow Datasets (TFDS) Project
- Exercises
- 14. Deep Computer Vision Using Convolutional Neural Networks
- The Architecture of the Visual Cortex
- Convolutional Layers
- Filters
- Stacking Multiple Feature Maps
- TensorFlow Implementation
- Memory Requirements
- Pooling Layers
- TensorFlow Implementation
- CNN Architectures
- LeNet-5
- AlexNet
- GoogLeNet
- VGGNet
- ResNet
- Xception
- SENet
- Implementing a ResNet-34 CNN Using Keras
- Using Pretrained Models from Keras
- Pretrained Models for Transfer Learning
- Classification and Localization
- Object Detection
- Fully Convolutional Networks
- You Only Look Once (YOLO)
- Semantic Segmentation
- Exercises
- 15. Processing Sequences Using RNNs and CNNs
- Recurrent Neurons and Layers
- Memory Cells
- Input and Output Sequences
- Recurrent Neurons and Layers
- Training RNNs
- Forecasting a Time Series
- Baseline Metrics
- Implementing a Simple RNN
- Deep RNNs
- Forecasting Several Time Steps Ahead
- Handling Long Sequences
- Fighting the Unstable Gradients Problem
- Tackling the Short-Term Memory Problem
- LSTM cells
- Peephole connections
- GRU cells
- Using 1D convolutional layers to process sequences
- WaveNet
- Exercises
- 16. Natural Language Processing with RNNs and Attention
- Generating Shakespearean Text Using a Character RNN
- Creating the Training Dataset
- How to Split a Sequential Dataset
- Chopping the Sequential Dataset into Multiple Windows
- Building and Training the Char-RNN Model
- Using the Char-RNN Model
- Generating Fake Shakespearean Text
- Stateful RNN
- Generating Shakespearean Text Using a Character RNN
- Sentiment Analysis
- Masking
- Reusing Pretrained Embeddings
- An EncoderDecoder Network for Neural Machine Translation
- Bidirectional RNNs
- Beam Search
- Attention Mechanisms
- Visual Attention
- Attention Is All You Need: The Transformer Architecture
- Positional embeddings
- Multi-Head Attention
- Recent Innovations in Language Models
- Exercises
- 17. Representation Learning and Generative Learning Using Autoencoders and GANs
- Efficient Data Representations
- Performing PCA with an Undercomplete Linear Autoencoder
- Stacked Autoencoders
- Implementing a Stacked Autoencoder Using Keras
- Visualizing the Reconstructions
- Visualizing the Fashion MNIST Dataset
- Unsupervised Pretraining Using Stacked Autoencoders
- Tying Weights
- Training One Autoencoder at a Time
- Convolutional Autoencoders
- Recurrent Autoencoders
- Denoising Autoencoders
- Sparse Autoencoders
- Variational Autoencoders
- Generating Fashion MNIST Images
- Generative Adversarial Networks
- The Difficulties of Training GANs
- Deep Convolutional GANs
- Progressive Growing of GANs
- StyleGANs
- Exercises
- 18. Reinforcement Learning
- Learning to Optimize Rewards
- Policy Search
- Introduction to OpenAI Gym
- Neural Network Policies
- Evaluating Actions: The Credit Assignment Problem
- Policy Gradients
- Markov Decision Processes
- Temporal Difference Learning
- Q-Learning
- Exploration Policies
- Approximate Q-Learning and Deep Q-Learning
- Implementing Deep Q-Learning
- Deep Q-Learning Variants
- Fixed Q-Value Targets
- Double DQN
- Prioritized Experience Replay
- Dueling DQN
- The TF-Agents Library
- Installing TF-Agents
- TF-Agents Environments
- Environment Specifications
- Environment Wrappers and Atari Preprocessing
- Training Architecture
- Creating the Deep Q-Network
- Creating the DQN Agent
- Creating the Replay Buffer and the Corresponding Observer
- Creating Training Metrics
- Creating the Collect Driver
- Creating the Dataset
- Creating the Training Loop
- Overview of Some Popular RL Algorithms
- Exercises
- 19. Training and Deploying TensorFlow Models at Scale
- Serving a TensorFlow Model
- Using TensorFlow Serving
- Exporting SavedModels
- Installing TensorFlow Serving
- Querying TF Serving through the REST API
- Querying TF Serving through the gRPC API
- Deploying a new model version
- Using TensorFlow Serving
- Creating a Prediction Service on GCP AI Platform
- Using the Prediction Service
- Serving a TensorFlow Model
- Deploying a Model to a Mobile or Embedded Device
- Using GPUs to Speed Up Computations
- Getting Your Own GPU
- Using a GPU-Equipped Virtual Machine
- Colaboratory
- Managing the GPU RAM
- Placing Operations and Variables on Devices
- Parallel Execution Across Multiple Devices
- Training Models Across Multiple Devices
- Model Parallelism
- Data Parallelism
- Data parallelism using the mirrored strategy
- Data parallelism with centralized parameters
- Synchronous updates
- Asynchronous updates
- Bandwidth saturation
- Training at Scale Using the Distribution Strategies API
- Training a Model on a TensorFlow Cluster
- Running Large Training Jobs on Google Cloud AI Platform
- Black Box Hyperparameter Tuning on AI Platform
- Exercises
- Thank You!
- A. Exercise Solutions
- Chapter 1: The Machine Learning Landscape
- Chapter 2: End-to-End Machine Learning Project
- Chapter 3: Classification
- Chapter 4: Training Models
- Chapter 5: Support Vector Machines
- Chapter 6: Decision Trees
- Chapter 7: Ensemble Learning and Random Forests
- Chapter 8: Dimensionality Reduction
- Chapter 9: Unsupervised Learning Techniques
- Chapter 10: Introduction to Artificial Neural Networks with Keras
- Chapter 11: Training Deep Neural Networks
- Chapter 12: Custom Models and Training with TensorFlow
- Chapter 13: Loading and Preprocessing Data with TensorFlow
- Chapter 14: Deep Computer Vision Using Convolutional Neural Networks
- Chapter 15: Processing Sequences Using RNNs and CNNs
- Chapter 16: Natural Language Processing with RNNs and Attention
- Chapter 17: Representation Learning and Generative Learning Using Autoencoders and GANs
- Chapter 18: Reinforcement Learning
- Chapter 19: Training and Deploying TensorFlow Models at Scale
- B. Machine Learning Project Checklist
- Frame the Problem and Look at the Big Picture
- Get the Data
- Explore the Data
- Prepare the Data
- Shortlist Promising Models
- Fine-Tune the System
- Present Your Solution
- Launch!
- C. SVM Dual Problem
- D. Autodiff
- Manual Differentiation
- Finite Difference Approximation
- Forward-Mode Autodiff
- Reverse-Mode Autodiff
- E. Other Popular ANN Architectures
- Hopfield Networks
- Boltzmann Machines
- Restricted Boltzmann Machines
- Deep Belief Nets
- Self-Organizing Maps
- F. Special Data Structures
- Strings
- Ragged Tensors
- Sparse Tensors
- Tensor Arrays
- Sets
- Queues
- G. TensorFlow Graphs
- TF Functions and Concrete Functions
- Exploring Function Definitions and Graphs
- A Closer Look at Tracing
- Using AutoGraph to Capture Control Flow
- Handling Variables and Other Resources in TF Functions
- Using TF Functions with tf.keras (or Not)
- Index
O'Reilly Media - inne książki
-
With the shift from data warehouses to data lakes, data now lands in repositories before it's been transformed, enabling engineers to model raw data into clean, well-defined datasets. dbt (data build tool) helps you take data further. This practical book shows data analysts, data engineers, BI de...(203.15 zł najniższa cena z 30 dni)
203.15 zł
239.00 zł(-15%) -
Get a concise yet comprehensive overview of Airtable, one of the most versatile platforms to emerge from the no-code movement. Whether you're planning a new project, sharing data analysis within your organization, tracking a detailed initiative among stakeholders, or dealing with any other projec...(245.65 zł najniższa cena z 30 dni)
245.65 zł
289.00 zł(-15%) -
Implementing and designing systems that make suggestions to users are among the most popular and essential machine learning applications available. Whether you want customers to find the most appealing items at your online store, videos to enrich and entertain them, or news they need to know, rec...(245.65 zł najniższa cena z 30 dni)
245.65 zł
289.00 zł(-15%) -
Cyber risk management is one of the most urgent issues facing enterprises today. This book presents a detailed framework for designing, developing, and implementing a cyber risk management program that addresses your company's specific needs. Ideal for corporate directors, senior executives, secu...(186.15 zł najniższa cena z 30 dni)
186.15 zł
219.00 zł(-15%) -
Learn the core concepts of Vue.js, the modern JavaScript framework for building frontend applications and interfaces from scratch. With concise, practical, and clear examples, this book takes web developers step-by-step through the tools and libraries in the Vue.js ecosystem and shows them how to...(203.15 zł najniższa cena z 30 dni)
203.15 zł
239.00 zł(-15%) -
Many UX designers are surprised to learn that much of the job isn't about drawing things. It's about knowing what to draw and how to convince people to build it. Whether you're a one-person design team making products from scratch or a C-level product leader managing many products and strategies,...(152.15 zł najniższa cena z 30 dni)
160.65 zł
189.00 zł(-15%) -
With demand for scaling, real-time access, and other capabilities, businesses need to consider building operational machine learning pipelines. This practical guide helps your company bring data science to life for different real-world MLOps scenarios. Senior data scientists, MLOps engineers, and...(245.65 zł najniższa cena z 30 dni)
245.65 zł
289.00 zł(-15%) -
As tech products become more prevalent today, the demand for machine learning professionals continues to grow. But the responsibilities and skill sets required of ML professionals still vary drastically from company to company, making the interview process difficult to predict. In this guide, dat...(245.65 zł najniższa cena z 30 dni)
245.65 zł
289.00 zł(-15%) -
If your organization plans to modernize services and move to the cloud from legacy software or a private cloud on premises, this book is for you. Software developers, solution architects, cloud engineers, and anybody interested in cloud technologies will learn fundamental concepts for cloud compu...(203.15 zł najniższa cena z 30 dni)
203.15 zł
239.00 zł(-15%) -
Analytics projects are frequently long, drawn-out affairs, requiring multiple teams and skills to clean, join, and eventually turn data into analysis for timely decision-making. Alteryx Designer changes all of that. With this low-code, self-service, drag-and-drop workflow platform, new and experi...(245.65 zł najniższa cena z 30 dni)
245.65 zł
289.00 zł(-15%)
Dzieki 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[at]helion.pl.
Książka, którą chcesz zamówić pochodzi z końcówki nakładu. Oznacza to, że mogą się pojawić drobne defekty (otarcia, rysy, zagięcia).
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Końcówka nakładu":
- usługa obejmuje tylko książki oznaczone tagiem "Końcówka nakładu";
- wady o których mowa powyżej nie podlegają reklamacji;
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka drukowana
Oceny i opinie klientów: Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow. Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems. 2nd Edition AurĂŠlien GĂŠron (1) Weryfikacja opinii następuję na podstawie historii zamówień na koncie Użytkownika umieszczającego opinię. Użytkownik mógł otrzymać punkty za opublikowanie opinii uprawniające do uzyskania rabatu w ramach Programu Punktowego.
(1)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)