ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

    Matematyka w uczeniu maszynowym

    (ebook) (audiobook) (audiobook)
    Wydawnictwo:
    Helion
    Wydawnictwo:
    Helion
    Ocena:
    5.0/6  Opinie: 2
    Stron:
    416
    Druk:
    oprawa miękka
     
    PDF
    Czytaj fragment
    Wyłącznie

    Książka (83,85 zł najniższa cena z 30 dni)

    129,00 zł (-35%)
    83,85 zł

    Dodaj do koszyka Wysyłamy w 24h

    ( 83,85 zł najniższa cena z 30 dni)

    Ebook (64,50 zł najniższa cena z 30 dni)

    129,00 zł (-50%)
    64,50 zł

    Dodaj do koszyka lub Kup na prezent
    Kup 1-kliknięciem

    ( 64,50 zł najniższa cena z 30 dni)

    Przenieś na półkę

    Do przechowalni

    Do przechowalni

    Powiadom o dostępności audiobooka »

    Uczenie maszynowe staje się wszechobecne. Dzięki coraz lepszym narzędziom służącym do tworzenia aplikacji szczegóły techniczne związane z obliczeniami i modelami matematycznymi są często pomijane przez projektantów. Owszem, to wygodne podejście, ale wiąże się z ryzykiem braku świadomości co do wszystkich konsekwencji wybranych rozwiązań projektowych, szczególnie ich mocnych i słabych stron. A zatem bez ugruntowanych podstaw matematyki nie można mówić o profesjonalnym podejściu do uczenia maszynowego.

    Ten podręcznik jest przeznaczony dla osób, które chcą dobrze zrozumieć matematyczne podstawy uczenia maszynowego i nabrać praktycznego doświadczenia w używaniu pojęć matematycznych. Wyjaśniono tutaj stosowanie szeregu technik matematycznych, takich jak algebra liniowa, geometria analityczna, rozkłady macierzy, rachunek wektorowy, optymalizacja, probabilistyka i statystyka. Następnie zaprezentowano matematyczne aspekty czterech podstawowych metod uczenia maszynowego: regresji liniowej, analizy głównych składowych, modeli mieszanin rozkładów Gaussa i maszyn wektorów nośnych. W każdym rozdziale znalazły się przykłady i ćwiczenia ułatwiające przyswojenie materiału.

    W książce między innymi:

    • podstawy algebry: układy równań, macierze, przestrzenie afiniczne
    • rachunek prawdopodobieństwa, sprzężenia, optymalizacja
    • wnioskowanie z wykorzystaniem różnego rodzaju modeli
    • regresja liniowa i redukcja wymiarowości
    • maszyna wektorów nośnych i rozwiązania numeryczne

    Matematyka: koniecznie, jeśli chcesz zrozumieć istotę sztucznej inteligencji!

    Wybrane bestsellery

    O autorach ebooka

    Marc Peter Deisenroth kieruje zakładem sztucznej inteligencji na University College London. W swojej pracy badawczej zajmuje się efektywnym uczeniem, modelowaniem probabilistycznym i autonomicznym podejmowaniem decyzji.

    A. Aldo Faisal kieruje laboratorium Brain & Behavior w Imperial College London, gdzie jest również wykładowcą i członkiem Data Science Institute. W swoich badaniach zajmuje się zagadnieniami na styku neuronauki i uczenia maszynowego.

    Cheng Soon Ong jest głównym badaczem w Machine Learning Research Group i adiunktem na Australian National University. Koncentruje się na rozwijaniu statystycznych metod uczenia maszynowego.

    Helion - inne książki

    Zamknij

    Wybierz metodę płatności

    Zamknij Pobierz aplikację mobilną Ebookpoint