Python. Uczenie maszynowe w przykładach. TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn. Wydanie III
- Ocena:
- 3.0/6 Opinie: 2
- Stron:
- 424
- Druk:
- oprawa miękka
- Dostępne formaty:
-
PDFePubMobi
Opis ebooka: Python. Uczenie maszynowe w przykładach. TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn. Wydanie III
Systemy oparte na uczeniu maszynowym są coraz bardziej wyrafinowane. Spośród wielu narzędzi służących do implementacji algorytmów uczenia maszynowego najpopularniejszy okazał się Python wraz z jego bibliotekami. Znajomość tych narzędzi umożliwia sprawne tworzenie systemów uczących się, jednak uzyskanie spektakularnych wyników wymaga doświadczenia i wprawy. Konieczne są więc ćwiczenia i praktyka w samodzielnym rozwiązywaniu problemów.
To trzecie wydanie popularnego podręcznika, który ułatwi Ci zdobycie praktycznej wiedzy o uczeniu maszynowym w Pythonie. Zapoznasz się z różnymi technikami implementacji algorytmów uczenia maszynowego. Przeanalizujesz rzeczywiste przykłady techniki eksploracyjnej analizy danych, inżynierii cech, klasyfikacji danych, regresji, klastrowania i przetwarzania języka naturalnego. To wydanie uzupełniono o najnowsze zagadnienia ważne dla biznesu, takie jak tworzenie systemu rekomendacji, rozpoznawanie twarzy, prognozowanie cen akcji, klasyfikowanie zdjęć, prognozowanie sekwencji danych i zastosowanie uczenia przez wzmacnianie w podejmowaniu decyzji. Dzięki książce poznasz omawiane zagadnienia od strony praktycznej i zdobędziesz wiedzę potrzebną do skutecznego rozwiązywania problemów z systemami uczącymi się.
W książce między innymi:
- gruntowne podstawy uczenia maszynowego i nauki o danych
- techniki eksploracji i analizy danych za pomocą kodu Pythona
- trenowanie modeli za pomocą Apache Spark
- przetwarzanie języka naturalnego przy użyciu bibliotek Pythona
- praktyczne wdrażanie modeli i algorytmów uczenia maszynowego
- korzystanie z bibliotek Pythona: TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn
Wypróbuj najlepsze praktyki uczenia maszynowego z Pythonem!
Trzecie wydanie książki Python. Uczenie maszynowe i projektowanie inteligentnych systemów za pomocą TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn jest wyczerpującym wprowadzeniem do świata uczenia maszynowego.
W sześciu nowych rozdziałach zostały opisane takie zagadnienia, jak tworzenie systemu rekomendacji filmów na bazie naiwnego klasyfikatora Bayesa, rozpoznawanie twarzy przy użyciu maszyny wektorów nośnych, prognozowanie cen akcji za pomocą algorytmów regresji, kategoryzacja zdjęć odzieży przy użyciu konwolucyjnej sieci neuronowej, prognozowanie sekwencji danych przy użyciu rekurencyjnej sieci neuronowej oraz podejmowanie decyzji w skomplikowanych warunkach z wykorzystaniem uczenia przez wzmacnianie.
Ponadto książka została istotnie zaktualizowana i dostosowana do najnowszych wymagań branżowych. Zawiera wiele praktycznych informacji o podstawach programowania uczenia maszynowego w Pythonie. Autor wykorzystując swoją wiedzę demonstruje implementacje algorytmów zarówno od podstaw, jak i za pomocą bibliotek.
W każdym rozdziale są opisane rzeczywiste zastosowania uczenia maszynowego. Dzięki praktycznym przykładom poznasz wykorzystania technik uczenia w takich obszarach, jak eksploracyjna analiza danych, inżynieria cech, klasyfikacja, regresja, klastrowanie i przetwarzanie języka naturalnego.
Po lekturze tej książki będziesz posiadał szeroki wgląd w ekosystem uczenia maszynowego i znał dobre praktyki rozwiązywania różnych problemów.
Dzięki tej książce:
- poznasz ważne pojęcia uczenia maszynowego i nauki o danych,
- nauczysz się eksplorować i analizować dane za pomocą języka Python,
- za pomocą platformy Apache Spark przetrenujesz modele na danych o różnych stopniach złożoności,
- dogłębnie poznasz analizę tekstu i przetwarzanie języka naturalnego przy użyciu bibliotek Pythona, takich jak NLTK i Gensim,
- wybierzesz i zbudujesz model uczenia maszynowego, a następnie ocenisz i zoptymalizujesz jego skuteczność,
- zaimplementujesz algorytmy uczenia maszynowego od podstaw, jak również przy użyciu bibliotek Pythona TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn.
Wybrane bestsellery
-
Czy chcesz odkryć świat kodowania i stać się młodym programistą w zaledwie jeden dzień? Czy chcesz nauczyć się języka, który otworzy przed tobą drzwi do fascynującego świata technologii? Czy chcesz tworzyć własne gry, aplikacje i nie tylko, korzystając z Pythona, jednego z najbardziej przyjaz...
Python w 1 dzień dla najmłodszych. Naucz się kodowania w Pythonie w 12 godzin Python w 1 dzień dla najmłodszych. Naucz się kodowania w Pythonie w 12 godzin
-
Oto uzupełnione i zaktualizowane wydanie bestsellerowego przewodnika dla inżynierów sieci. Dzięki niemu przejdziesz trudną (ale ekscytującą!) drogę od tradycyjnej platformy do platformy sieciowej opartej na najlepszych praktykach programistycznych. Zaczniesz od zagadnień podstawowych, aby następn...
Zaawansowana inżynieria sieci w Pythonie. Automatyzacja, monitorowanie i zarządzanie chmurą. Wydanie IV Zaawansowana inżynieria sieci w Pythonie. Automatyzacja, monitorowanie i zarządzanie chmurą. Wydanie IV
(77.40 zł najniższa cena z 30 dni)90.30 zł
129.00 zł(-30%) -
Oto drugie, zaktualizowane i uzupełnione wydanie przewodnika po bibliotece Pandas. Dzięki tej przystępnej książce nauczysz się w pełni korzystać z możliwości oferowanych przez bibliotekę, nawet jeśli dopiero zaczynasz przygodę z analizą danych w Pythonie. Naukę rozpoczniesz z użyciem rzeczywisteg...
Jak analizować dane z biblioteką Pandas. Praktyczne wprowadzenie. Wydanie II Jak analizować dane z biblioteką Pandas. Praktyczne wprowadzenie. Wydanie II
(65.40 zł najniższa cena z 30 dni)76.30 zł
109.00 zł(-30%) -
Zanurz się w fascynujący świat programowania w języku Python i osiągnij imponujący poziom umiejętności w zaledwie 24 godziny! Oto kilka zalet, które sprawiają, że ta książka jest niezbędna dla każdego aspirującego programisty: Szybki start: podstawy Pythona już w pierwszych godzinach nauki ...
Python w 1 dzień. Nauka programowania w Pythonie w 24 godziny od A do Z Python w 1 dzień. Nauka programowania w Pythonie w 24 godziny od A do Z
-
Czy zastanawiasz się czasem nad tym, jak to możliwe, że jesteśmy w stanie „rozmawiać” z maszynami? Że coś mówimy, a one nas rozumieją i odpowiadają na nasze pytania, realizują polecenia, wykonują zadania? I na odwrót – to one mówią (i piszą) do nas słowami, które są dla nas jasn...
NLP. Kurs video. Analiza danych tekstowych w języku Python NLP. Kurs video. Analiza danych tekstowych w języku Python
(39.90 zł najniższa cena z 30 dni)74.50 zł
149.00 zł(-50%) -
To książka przeznaczona dla osób, które pracują ze zbiorami danych. Jest praktycznym przewodnikiem po koncepcjach algebry liniowej, pomyślanym tak, by ułatwić ich zrozumienie i zastosowanie w użytecznych obliczeniach. Poszczególne zagadnienia przedstawiono za pomocą kodu Pythona, wraz z przykłada...
Praktyczna algebra liniowa dla analityków danych. Od podstawowych koncepcji do użytecznych aplikacji w Pythonie Praktyczna algebra liniowa dla analityków danych. Od podstawowych koncepcji do użytecznych aplikacji w Pythonie
(46.20 zł najniższa cena z 30 dni)53.90 zł
77.00 zł(-30%) -
Ta książka stanowi wszechstronne omówienie wszystkich bibliotek Pythona, potrzebnych naukowcom i specjalistom pracującym z danymi. Znalazł się tu dokładny opis IPythona, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn i innych narzędzi. Podręcznik uwzględnia przede wszystkim ich aspekty praktyczne, dzięk...
Python Data Science. Niezbędne narzędzia do pracy z danymi. Wydanie II Python Data Science. Niezbędne narzędzia do pracy z danymi. Wydanie II
(77.40 zł najniższa cena z 30 dni)90.30 zł
129.00 zł(-30%) -
To trzecie, zaktualizowane i uzupełnione wydanie bestsellerowego podręcznika programowania w Pythonie. Naukę rozpoczniesz od podstawowych koncepcji programowania. Poznasz takie pojęcia jak zmienne, listy, klasy i pętle, a następnie utrwalisz je dzięki praktycznym ćwiczeniom. Dowiesz się, jak zape...(71.40 zł najniższa cena z 30 dni)
83.30 zł
119.00 zł(-30%) -
Django służy do tworzenia aplikacji internetowych w Pythonie. Pozwala w pełni skorzystać z zalet tego języka, a przy tym jest łatwy do nauki. Praca z Django jest atrakcyjna dla programistów o różnym stopniu zaawansowania, co potwierdzają badania ankietowe serwisu Stack Overflow. Aby...
Django 4. Praktyczne tworzenie aplikacji sieciowych. Wydanie IV Django 4. Praktyczne tworzenie aplikacji sieciowych. Wydanie IV
(77.40 zł najniższa cena z 30 dni)90.30 zł
129.00 zł(-30%) -
Ta książka jest trzecim, starannie zaktualizowanym wydaniem wyczerpującego przewodnika po narzędziach analitycznych Pythona. Uwzględnia Pythona 3.0 i bibliotekę pandas 1.4. Została napisana w przystępny sposób, a poszczególne zagadnienia bogato zilustrowano przykładami, studiami rzeczywistych prz...
Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III
(71.40 zł najniższa cena z 30 dni)83.30 zł
119.00 zł(-30%)
O autorze ebooka
Yuxi (Hayden) Liu rozwija modele uczenia maszynowego w Google. Wcześniej pracował naukowo nad zastosowaniami uczenia maszynowego w takich dziedzinach jak reklama internetowa i cyberbezpieczeństwo. Jest entuzjastą edukacji i autorem wielu książek o uczeniu maszynowym. Pierwsze wydanie tego podręcznika zajmowało wiodącą pozycję w rankingu Amazona w latach 2017 i 2018.
Yuxi (Hayden) Liu - pozostałe książki
-
Equipped with the latest updates, this third edition of Python Machine Learning By Example provides a comprehensive course for ML enthusiasts to strengthen their command of ML concepts, techniques, and algorithms.
Python Machine Learning By Example. Build intelligent systems using Python, TensorFlow 2, PyTorch, and scikit-learn - Third Edition Python Machine Learning By Example. Build intelligent systems using Python, TensorFlow 2, PyTorch, and scikit-learn - Third Edition
-
This book presents practical solutions to the most common reinforcement learning problems. The recipes in this book will help you understand the fundamental concepts to develop popular RL algorithms. You will gain practical experience in the RL domain using the modern offerings of the PyTorch 1.x...
PyTorch 1.x Reinforcement Learning Cookbook. Over 60 recipes to design, develop, and deploy self-learning AI models using Python PyTorch 1.x Reinforcement Learning Cookbook. Over 60 recipes to design, develop, and deploy self-learning AI models using Python
-
This book explains the essential learning algorithms used for deep and shallow architectures. Packed with practical implementations to help you understand the concepts and ideas required to build efficient artificial intelligence systems, this book will help you construct deep models using popula...
Hands-On Deep Learning Architectures with Python. Create deep neural networks to solve computational problems using TensorFlow and Keras Hands-On Deep Learning Architectures with Python. Create deep neural networks to solve computational problems using TensorFlow and Keras
-
Python Machine Learning by Example covers in detail the most important concepts, techniques, algorithms, and libraries that every data scientist or machine learning practitioner needs to know. This example-enriched guide will make your learning journey easier and happier, enabling you to solve re...
Python Machine Learning By Example. Implement machine learning algorithms and techniques to build intelligent systems - Second Edition Python Machine Learning By Example. Implement machine learning algorithms and techniques to build intelligent systems - Second Edition
-
Data science and machine learning are some of the top buzzwords in the technical world today. A re-surging interest in machine learning is due to the same factors that have made data mining and Bayesian analysis more popular than ever. This book is your entry point to machine learning. Through th...
Python Machine Learning By Example. The easiest way to get into machine learning Python Machine Learning By Example. The easiest way to get into machine learning
-
Fully updated with PyTorch and the latest additions to scikit-learn. Packed with clear explanations, visualizations, and working examples, the book covers essential machine learning techniques in depth, along with two cutting-edge machine learning techniques: transformers and graph neural networks.
Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn. Develop machine learning and deep learning models with Python Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn. Develop machine learning and deep learning models with Python
Sebastian Raschka, Yuxi (Hayden) Liu, Vahid Mirjalili, Dmytro Dzhulgakov
-
This Learning Path is your step-by-step guide to building deep learning models using R's wide range of deep learning libraries and frameworks. Through multiple real-world projects and expert guidance and tips, you'll gain the exact knowledge you need to get started with developing deep models usi...
Deep Learning with R for Beginners. Design neural network models in R 3.5 using TensorFlow, Keras, and MXNet Deep Learning with R for Beginners. Design neural network models in R 3.5 using TensorFlow, Keras, and MXNet
Mark Hodnett, Joshua F. Wiley, Yuxi (Hayden) Liu, Pablo Maldonado
-
R is a popular programming language used by statisticians and mathematicians for statistical analysis, and is popularly used for deep learning. This book demonstrates end-to-end implementations of five real-world projects on popular topics in deep learning such as handwritten digit recognition, t...
R Deep Learning Projects. Master the techniques to design and develop neural network models in R R Deep Learning Projects. Master the techniques to design and develop neural network models in R
Zobacz pozostałe książki z serii Packt
-
Ta książka pomoże Ci w doskonaleniu umiejętności potrzebnych na każdym etapie dochodzenia cyfrowego, od zbierania dowodów, poprzez ich analizę, po tworzenie raportów. Dzięki wielu wskazówkom i praktycznym ćwiczeniom przyswoisz techniki analizy, ekstrakcji danych i raportowania przy użyciu zaawans...
Informatyka śledcza i Kali Linux. Przeprowadź analizy nośników pamięci, ruchu sieciowego i zawartości RAM-u za pomocą narzędzi systemu Kali Linux 2022.x. Wydanie III Informatyka śledcza i Kali Linux. Przeprowadź analizy nośników pamięci, ruchu sieciowego i zawartości RAM-u za pomocą narzędzi systemu Kali Linux 2022.x. Wydanie III
(59.40 zł najniższa cena z 30 dni)69.30 zł
99.00 zł(-30%) -
Oto zaktualizowane wydanie bestsellerowego przewodnika dla architektów rozwiązań. Dzięki niemu dobrze poznasz wzorce projektowe wbudowane w chmurę, czyli model AWS Well-Architected Framework. Zaznajomisz się z sieciami w chmurze AWS z uwzględnieniem sieci brzegowych i tworzeniem hybrydowych połąc...
AWS dla architektów rozwiązań. Tworzenie, skalowanie i migracja aplikacji do chmury Amazon Web Services. Wydanie II AWS dla architektów rozwiązań. Tworzenie, skalowanie i migracja aplikacji do chmury Amazon Web Services. Wydanie II
Saurabh Shrivastava, Neelanjali Srivastav, Alberto Artasanchez, Imtiaz Sayed
(83.40 zł najniższa cena z 30 dni)97.30 zł
139.00 zł(-30%) -
Ten szczegółowy przewodnik pozwoli Ci na błyskawiczne zapoznanie się z .NET MAUI i sprawne rozpoczęcie pisania aplikacji za pomocą tej technologii. Zaprezentowano w nim filozofię działania .NET MAUI, jak również przebieg prac nad tworzeniem kompletnej aplikacji wieloplatformowej dla systemów: And...
Projektowanie aplikacji w .NET MAUI. Jak budować doskonałe interfejsy użytkownika dla aplikacji wieloplatformowych Projektowanie aplikacji w .NET MAUI. Jak budować doskonałe interfejsy użytkownika dla aplikacji wieloplatformowych
(47.40 zł najniższa cena z 30 dni)55.30 zł
79.00 zł(-30%) -
Ta książka szczególnie przyda się osobom, które rozpoczynają pracę z Angularem. Dzięki niej szybko zaczniesz tworzyć aplikacje z wykorzystaniem wiersza poleceń (CLI), pisać testy jednostkowe i używać stylów zgodnych ze standardem Material Design. Dowiesz się również, jak wdrażać aplikacje w środo...
Poznaj Angular. Rzeczowy przewodnik po tworzeniu aplikacji webowych z użyciem frameworku Angular 15. Wydanie IV Poznaj Angular. Rzeczowy przewodnik po tworzeniu aplikacji webowych z użyciem frameworku Angular 15. Wydanie IV
(53.40 zł najniższa cena z 30 dni)62.30 zł
89.00 zł(-30%) -
Oto praktyczny, przystępnie napisany przewodnik, który stanowi wprowadzenie do pracy z technologią Blazor. Opisuje możliwości modeli Server i WebAssembly, przedstawia także krok po kroku proces powstawania aplikacji internetowej. Dzięki temu płynnie przejdziesz do tworzenia projektów Blazor, nauc...
Platforma Blazor. Praktyczny przewodnik. Jak tworzyć interaktywne aplikacje internetowe z C# i .NET 7. Wydanie II Platforma Blazor. Praktyczny przewodnik. Jak tworzyć interaktywne aplikacje internetowe z C# i .NET 7. Wydanie II
(41.40 zł najniższa cena z 30 dni)48.30 zł
69.00 zł(-30%) -
To książka przeznaczona dla profesjonalnych administratorów i użytkowników Linuksa. Dzięki niej szybciej zrozumiesz, w jakim stopniu dobre zarządzanie systemami na poziomie systemu operacyjnego może wynieść działanie infrastruktury biznesowej na zupełnie inny poziom. Znajdziesz tu najlepsze prakt...
Linux dla admina. Najlepsze praktyki. O czym pamiętać podczas projektowania i zarządzania systemami Linux dla admina. Najlepsze praktyki. O czym pamiętać podczas projektowania i zarządzania systemami
(53.40 zł najniższa cena z 30 dni)62.30 zł
89.00 zł(-30%) -
Książka stanowi wprowadzenie do pracy z funkcjami SI dostępnymi w Power BI; jest skierowana do osób znających to środowisko. Dowiesz się z niej, w jaki sposób sztuczna inteligencja może być używana w Power BI i jakie funkcje są w nim domyślnie dostępne. Nauczysz się też eksplorować i przygotowywa...
Power BI i sztuczna inteligencja. Jak w pełni wykorzystać funkcje AI dostępne w Power BI Power BI i sztuczna inteligencja. Jak w pełni wykorzystać funkcje AI dostępne w Power BI
(47.40 zł najniższa cena z 30 dni)55.30 zł
79.00 zł(-30%) -
To drugie wydanie popularnego przewodnika dla śledczych. Dzięki niemu sprawnie przygotujesz się do pracy z narzędziami kryminalistycznymi i zapoznasz się ze stosowanymi w informatyce śledczej technikami. Nauczysz się pozyskiwać informacje o podejrzanych i zabezpieczać znajdujące się w sieci dane,...
Informatyka śledcza. Gromadzenie, analiza i zabezpieczanie dowodów elektronicznych dla początkujących. Wydanie II Informatyka śledcza. Gromadzenie, analiza i zabezpieczanie dowodów elektronicznych dla początkujących. Wydanie II
(47.40 zł najniższa cena z 30 dni)55.30 zł
79.00 zł(-30%) -
Dzięki temu praktycznemu podręcznikowi zrozumiesz, kiedy i dlaczego warto zastosować myślenie funkcyjne, a także jak korzystać z technik funkcyjnych w różnych scenariuszach. Dowiesz się również, jakie narzędzia i biblioteki przeznaczone do tego celu są dostępne w Pythonie i jak używać wyrażeń gen...
Programowanie funkcyjne w Pythonie. Jak pisać zwięzły, wydajny i ekspresywny kod. Wydanie III Programowanie funkcyjne w Pythonie. Jak pisać zwięzły, wydajny i ekspresywny kod. Wydanie III
(53.40 zł najniższa cena z 30 dni)62.30 zł
89.00 zł(-30%) -
To drugie, w pełni zaktualizowane wydanie podręcznika dla profesjonalistów. Zarówno osoby zawodowo zajmujące się tworzeniem rozwiązań w Power BI, jak i zarządzający czy administrujący wdrożeniami takich rozwiązań znajdą tu coś dla siebie. Książka zawiera rozbudowaną analizę narzędzi i funkcji Pow...
Microsoft Power BI dla zaawansowanych. Eksperckie techniki tworzenia interaktywnych analiz w świecie biznesu. Wydanie II Microsoft Power BI dla zaawansowanych. Eksperckie techniki tworzenia interaktywnych analiz w świecie biznesu. Wydanie II
(89.40 zł najniższa cena z 30 dni)104.30 zł
149.00 zł(-30%)
Ebooka "Python. Uczenie maszynowe w przykładach. TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn. Wydanie III" 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 "Python. Uczenie maszynowe w przykładach. TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn. Wydanie III" 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 "Python. Uczenie maszynowe w przykładach. TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn. Wydanie III" 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
- Tytuł oryginału:
- Python Machine Learning By Example: Build intelligent systems using Python, TensorFlow 2, PyTorch, and scikit-learn, 3rd Edition
- Tłumaczenie:
- Andrzej Watrak
- ISBN Książki drukowanej:
- 978-83-283-8870-3, 9788328388703
- Data wydania książki drukowanej:
- 2022-06-28
- ISBN Ebooka:
- 978-83-283-8871-0, 9788328388710
- Data wydania ebooka:
- 2022-06-28 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.
- Format:
- 165x235
- Numer z katalogu:
- 169868
- Rozmiar pliku Pdf:
- 8.5MB
- Rozmiar pliku ePub:
- 13.7MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 29.3MB
- Pobierz przykładowy rozdział PDF
- Przykłady na ftp
Ebook zawiera materiały dodatkowe, które możesz pobrać z serwera FTP - link znajdziesz na stronie redakcyjnej.
- Zgłoś erratę
- Serie wydawnicze: Packt
Spis treści ebooka
- Wprowadzenie do uczenia maszynowego
- Dlaczego uczenie maszynowe jest potrzebne?
- Różnice między uczeniem maszynowym a automatyką
- Zastosowania uczenia maszynowego
- Wstępne wymagania
- Trzy rodzaje uczenia maszynowego
- Istota uczenia maszynowego
- Uogólnianie danych
- Nadmierne i niedostateczne dopasowanie modelu oraz kompromis między obciążeniem a wariancją
- Zapobieganie nadmiernemu dopasowaniu poprzez weryfikację krzyżową
- Zapobieganie nadmiernemu dopasowaniu za pomocą regularyzacji
- Zapobieganie nadmiernemu dopasowaniu poprzez selekcję cech i redukcję wymiarowości
- Wstępne przetwarzanie danych i inżynieria cech
- Wstępne przetwarzanie i eksploracja danych
- Inżynieria cech
- Łączenie modeli
- Głosowanie i uśrednianie
- Agregacja bootstrap
- Wzmacnianie
- Składowanie
- Instalacja i konfiguracja oprogramowania
- Przygotowanie Pythona i środowiska pracy
- Instalacja najważniejszych pakietów Pythona
- Wprowadzenie do pakietu TensorFlow 2
- Podsumowanie
- Ćwiczenia
- Pierwsze kroki z klasyfikacją
- Klasyfikacja binarna
- Klasyfikacja wieloklasowa
- Klasyfikacja wieloetykietowa
- Naiwny klasyfikator Bayesa
- Twierdzenie Bayesa w przykładach
- Mechanizm naiwnego klasyfikatora Bayesa
- Implementacja naiwnego klasyfikatora Bayesa
- Implementacja od podstaw
- Implementacja z wykorzystaniem pakietu scikit-learn
- Budowanie systemu rekomendacyjnego na bazie klasyfikatora Bayesa
- Ocena jakości klasyfikacji
- Strojenie modeli poprzez weryfikację krzyżową
- Podsumowanie
- Ćwiczenia
- Bibliografia
- Określanie granic klas za pomocą maszyny wektorów nośnych
- Scenariusz 1. Określenie hiperpłaszczyzny rozdzielającej
- Scenariusz 2. Określenie optymalnej hiperpłaszczyzny rozdzielającej
- Scenariusz 3. Przetwarzanie punktów odstających
- Implementacja maszyny wektorów nośnych
- Scenariusz 4. Więcej niż dwie klasy
- Scenariusz 5. Rozwiązywanie nierozdzielnego liniowo problemu za pomocą jądra
- Wybór między jądrem liniowym a radialną funkcją bazową
- Klasyfikowanie zdjęć twarzy za pomocą maszyny wektorów nośnych
- Badanie zbioru zdjęć twarzy
- Tworzenie klasyfikatora obrazów opartego na maszynie wektorów nośnych
- Zwiększanie skuteczności klasyfikatora obrazów za pomocą analizy głównych składowych
- Klasyfikacja stanu płodu w kardiotokografii
- Podsumowanie
- Ćwiczenia
- Wprowadzenie do prognozowania kliknięć reklam
- Wprowadzenie do dwóch typów danych: liczbowych i kategorialnych
- Badanie drzewa decyzyjnego od korzeni do liści
- Budowanie drzewa decyzyjnego
- Wskaźniki jakości podziału zbioru
- Implementacja drzewa decyzyjnego od podstaw
- Implementacja drzewa decyzyjnego za pomocą biblioteki scikit-learn
- Prognozowanie kliknięć reklam za pomocą drzewa decyzyjnego
- Gromadzenie drzew decyzyjnych: las losowy
- Gromadzenie drzew decyzyjnych: drzewa ze wzmocnieniem gradientowym
- Podsumowanie
- Ćwiczenia
- Klasyfikowanie danych z wykorzystaniem regresji logistycznej
- Wprowadzenie do funkcji logistycznej
- Przejście od funkcji logistycznej do regresji logistycznej
- Trening modelu opartego na regresji logistycznej
- Trening modelu opartego na regresji logistycznej z gradientem prostym
- Prognozowanie kliknięć reklam z wykorzystaniem regresji logistycznej z gradientem prostym
- Trening modelu opartego na regresji logistycznej ze stochastycznym gradientem prostym
- Trening modelu opartego na regresji logistycznej z regularyzacją
- Selekcja cech w regularyzacji L1
- Trening modelu na dużym zbiorze danych z uczeniem online
- Klasyfikacja wieloklasowa
- Implementacja regresji logistycznej za pomocą pakietu TensorFlow
- Selekcja cech z wykorzystaniem lasu losowego
- Podsumowanie
- Ćwiczenia
- Podstawy Apache Spark
- Komponenty
- Instalacja
- Uruchamianie i wdrażanie programów
- Programowanie z wykorzystywaniem modułu PySpark
- Trenowanie modelu na bardzo dużych zbiorach danych za pomocą narzędzia Apache Spark
- Załadowanie danych o kliknięciach reklam
- Podzielenie danych i umieszczenie ich w pamięci
- Zakodowanie "1 z n" cech kategorialnych
- Trening i testy modelu regresji logistycznej
- Inżynieria cech i wartości kategorialnych przy użyciu narzędzia Apache Spark
- Mieszanie cech kategorialnych
- Interakcja cech, czyli łączenie zmiennych
- Podsumowanie
- Ćwiczenia
- Krótkie wprowadzenie do giełdy i cen akcji
- Co to jest regresja?
- Pozyskiwanie cen akcji
- Pierwsze kroki z inżynierią cech
- Pozyskiwanie danych i generowanie cech
- Szacowanie za pomocą regresji liniowej
- Jak działa regresja liniowa?
- Implementacja regresji liniowej od podstaw
- Implementacja regresji liniowej z wykorzystaniem pakietu scikit-learn
- Implementacja regresji liniowej z wykorzystaniem pakietu TensorFlow
- Prognozowanie za pomocą regresyjnego drzewa decyzyjnego
- Przejście od drzewa klasyfikacyjnego do regresyjnego
- Implementacja regresyjnego drzewa decyzyjnego
- Implementacja lasu regresyjnego
- Prognozowanie za pomocą regresji wektorów nośnych
- Implementacja regresji wektorów nośnych
- Ocena jakości regresji
- Prognozowanie cen akcji za pomocą trzech algorytmów regresji
- Podsumowanie
- Ćwiczenia
- Demistyfikacja sieci neuronowych
- Pierwsze kroki z jednowarstwową siecią neuronową
- Funkcje aktywacji
- Propagacja wstecz
- Wprowadzanie kolejnych warstw do sieci neuronowej i uczenie głębokie
- Tworzenie sieci neuronowej
- Implementacja sieci neuronowej od podstaw
- Implementacja sieci neuronowej przy użyciu pakietu scikit-learn
- Implementacja sieci neuronowej przy użyciu pakietu TensorFlow
- Dobór właściwej funkcji aktywacji
- Zapobieganie nadmiernemu dopasowaniu sieci
- Dropout
- Wczesne zakończenie treningu
- Prognozowanie cen akcji za pomocą sieci neuronowej
- Trening prostej sieci neuronowej
- Dostrojenie parametrów sieci neuronowej
- Podsumowanie
- Ćwiczenie
- Jak komputery rozumieją ludzi, czyli przetwarzanie języka naturalnego
- Czym jest przetwarzanie języka naturalnego?
- Historia przetwarzania języka naturalnego
- Zastosowania przetwarzania języka naturalnego
- Przegląd bibliotek Pythona i podstawy przetwarzania języka naturalnego
- Instalacja najważniejszych bibliotek
- Korpusy
- Tokenizacja
- Oznaczanie części mowy
- Rozpoznawanie jednostek nazwanych
- Stemming i lematyzacja
- Modelowanie semantyczne i tematyczne
- Pozyskiwanie danych z grup dyskusyjnych
- Badanie danych z grup dyskusyjnych
- Przetwarzanie cech danych tekstowych
- Zliczanie wystąpień wszystkich tokenów
- Wstępne przetwarzanie tekstu
- Usuwanie stop-słów
- Upraszczanie odmian
- Wizualizacja danych tekstowych z wykorzystaniem techniki t-SNE
- Co to jest redukcja wymiarowości?
- Redukcja wymiarowości przy użyciu techniki t-SNE
- Podsumowanie
- Ćwiczenia
- Nauka bez wskazówek, czyli uczenie nienadzorowane
- Klastrowanie grup dyskusyjnych metodą k-średnich
- Jak działa klastrowanie metodą k-średnich?
- Implementacja klastrowania metodą k-średnich od podstaw
- Implementacja klastrowania metodą k-średnich z wykorzystaniem pakietu scikit-learn
- Dobór wartości k
- Klastrowanie danych z grup dyskusyjnych metodą k-średnich
- Odkrywanie ukrytych tematów grup dyskusyjnych
- Modelowanie tematyczne z wykorzystaniem nieujemnej faktoryzacji macierzy
- Modelowanie tematyczne z wykorzystaniem ukrytej alokacji Dirichleta
- Podsumowanie
- Ćwiczenia
- Proces rozwiązywania problemów uczenia maszynowego
- Dobre praktyki przygotowywania danych
- Dobra praktyka nr 1. Dokładne poznanie celu projektu
- Dobra praktyka nr 2. Zbieranie wszystkich istotnych pól
- Dobra praktyka nr 3. Ujednolicenie danych
- Dobra praktyka nr 4. Opracowanie niekompletnych danych
- Dobra praktyka nr 5. Przechowywanie dużych ilości danych
- Dobre praktyki tworzenia zbioru treningowego
- Dobra praktyka nr 6. Oznaczanie cech kategorialnych liczbami
- Dobra praktyka nr 7. Rozważenie kodowania cech kategorialnych
- Dobra praktyka nr 8. Rozważenie selekcji cech i wybór odpowiedniej metody
- Dobra praktyka nr 9. Rozważenie redukcji wymiarowości i wybór odpowiedniej metody
- Dobra praktyka nr 10. Rozważenie normalizacji cech
- Dobra praktyka nr 11. Inżynieria cech na bazie wiedzy eksperckiej
- Dobra praktyka nr 12. Inżynieria cech bez wiedzy eksperckiej
- Dobra praktyka nr 13. Dokumentowanie procesu tworzenia cech
- Dobra praktyka nr 14. Wyodrębnianie cech z danych tekstowych
- Dobre praktyki trenowania, oceniania i wybierania modelu
- Dobra praktyka nr 15. Wybór odpowiedniego algorytmu początkowego
- Dobra praktyka nr 16. Zapobieganie nadmiernemu dopasowaniu
- Dobra praktyka nr 17. Diagnozowanie nadmiernego i niedostatecznego dopasowania
- Dobra praktyka nr 18. Modelowanie dużych zbiorów danych
- Dobre praktyki wdrażania i monitorowania modelu
- Dobra praktyka nr 19. Zapisywanie, ładowanie i wielokrotne stosowanie modelu
- Dobra praktyka nr 20. Monitorowanie skuteczności modelu
- Dobra praktyka nr 21. Regularne aktualizowanie modelu
- Podsumowanie
- Ćwiczenia
- Bloki konstrukcyjne konwolucyjnej sieci neuronowej
- Warstwa konwolucyjna
- Warstwa nieliniowa
- Warstwa redukująca
- Budowanie konwolucyjnej sieci neuronowej na potrzeby klasyfikacji
- Badanie zbioru zdjęć odzieży
- Klasyfikowanie zdjęć odzieży za pomocą konwolucyjnej sieci neuronowej
- Tworzenie sieci
- Trening sieci
- Wizualizacja filtrów konwolucyjnych
- Wzmacnianie konwolucyjnej sieci neuronowej poprzez uzupełnianie danych
- Odwracanie obrazów w poziomie i pionie
- Obracanie obrazów
- Przesuwanie obrazów
- Usprawnianie klasyfikatora obrazów poprzez uzupełnianie danych
- Podsumowanie
- Ćwiczenia
- Wprowadzenie do uczenia sekwencyjnego
- Architektura rekurencyjnej sieci neuronowej na przykładzie
- Mechanizm rekurencyjny
- Sieć typu "wiele do jednego"
- Sieć typu "jedno do wielu"
- Sieć synchroniczna typu "wiele do wielu"
- Sieć niesynchroniczna typu "wiele do wielu"
- Trening rekurencyjnej sieci neuronowej
- Długoterminowe zależności i sieć LSTM
- Analiza recenzji filmowych za pomocą sieci neuronowej
- Analiza i wstępne przetworzenie recenzji
- Zbudowanie prostej sieci LSTM
- Poprawa skuteczności poprzez wprowadzenie dodatkowych warstw
- Pisanie nowej powieści "Wojna i pokój" za pomocą rekurencyjnej sieci neuronowej
- Pozyskanie i analiza danych treningowych
- Utworzenie zbioru treningowego dla generatora tekstu
- Utworzenie generatora tekstu
- Trening generatora tekstu
- Zaawansowana analiza języka przy użyciu modelu Transformer
- Architektura modelu
- Samouwaga
- Podsumowanie
- Ćwiczenia
- Przygotowanie środowiska do uczenia przez wzmacnianie
- Instalacja biblioteki PyTorch
- Instalacja narzędzi OpenAI Gym
- Wprowadzenie do uczenia przez wzmacnianie z przykładami
- Komponenty uczenia przez wzmacnianie
- Sumaryczna nagroda
- Algorytmy uczenia przez wzmacnianie
- Problem FrozenLake i programowanie dynamiczne
- Utworzenie środowiska FrozenLake
- Rozwiązanie problemu przy użyciu algorytmu iteracji wartości
- Rozwiązanie problemu przy użyciu algorytmu iteracji polityki
- Metoda Monte Carlo uczenia przez wzmacnianie
- Utworzenie środowiska Blackjack
- Ocenianie polityki w metodzie Monte Carlo
- Sterowanie Monte Carlo z polityką
- Problem taksówkarza i algorytm Q-uczenia
- Utworzenie środowiska Taxi
- Implementacja algorytmu Q-uczenia
- Podsumowanie
- Ćwiczenia
O autorze
O korektorach merytorycznych
Rozdział 1. Pierwsze kroki z uczeniem maszynowym w Pythonie
Rozdział 2. Tworzenie systemu rekomendacji filmów na bazie naiwnego klasyfikatora Bayesa
Rozdział 3. Rozpoznawanie twarzy przy użyciu maszyny wektorów nośnych
Rozdział 4. Prognozowanie kliknięć reklam internetowych przy użyciu algorytmów drzewiastych
Rozdział 5. Prognozowanie kliknięć reklam internetowych przy użyciu regresji logistycznej
Rozdział 6. Skalowanie modelu prognozującego do terabajtowych dzienników kliknięć
Rozdział 7. Prognozowanie cen akcji za pomocą algorytmów regresji
Rozdział 8. Prognozowanie cen akcji za pomocą sieci neuronowych
Rozdział 9. Badanie 20 grup dyskusyjnych przy użyciu technik analizy tekstu
Rozdział 10. Wyszukiwanie ukrytych tematów w grupach dyskusyjnych poprzez ich klastrowanie i modelowanie tematyczne
Rozdział 11. Dobre praktyki uczenia maszynowego
Rozdział 12. Kategoryzacja zdjęć odzieży przy użyciu konwolucyjnej sieci neuronowej
Rozdział 13. Prognozowanie sekwencji danych przy użyciu rekurencyjnej sieci neuronowej
Rozdział 14. Podejmowanie decyzji w skomplikowanych warunkach z wykorzystaniem uczenia przez wzmacnianie
Skorowidz
Helion - inne książki
-
ChatGPT wywołał wstrząs w branży technologicznej. Programiści i wynalazcy otrzymali niesamowite możliwości dostępne na wyciągnięcie ręki. Interfejs API OpenAI i towarzyszące mu biblioteki stanowią gotowe rozwiązanie dla każdego twórcy aplikacji opartych na sztucznej inteligencji. Programista za p...
Tworzenie aplikacji z wykorzystaniem GPT-4 i ChatGPT. Buduj inteligentne chatboty, generatory treści i fascynujące projekty Tworzenie aplikacji z wykorzystaniem GPT-4 i ChatGPT. Buduj inteligentne chatboty, generatory treści i fascynujące projekty
(35.40 zł najniższa cena z 30 dni)41.30 zł
59.00 zł(-30%) -
Ta książka pomoże Ci się przygotować do pracy na stanowisku testera oprogramowania, a także zapewni wsparcie podczas wykonywania nowych zadań. Znajdziesz tu dokładne omówienie podstaw testowania, jego różnych rodzajów i poziomów w odniesieniu do zastosowania na różnych etapach pracy nad projektem...
Tester samouk. Praktyczny przewodnik po testowaniu oprogramowania na bazie gotowego projektu Tester samouk. Praktyczny przewodnik po testowaniu oprogramowania na bazie gotowego projektu
(35.40 zł najniższa cena z 30 dni)41.30 zł
59.00 zł(-30%) -
Książka stanowi zbiór praktycznych informacji dotyczących najpopularniejszych wzorców projektowych. Lekturę rozpoczniesz od zapoznania się z możliwościami korzystania z wzorców projektowych na platformie Javy. Dowiesz się także, jakich zasad trzeba przestrzegać, aby zapewnić czytelność i łatwość ...
Wzorce projektowe dla programistów Javy. Udoskonal swoje umiejętności projektowania oprogramowania Wzorce projektowe dla programistów Javy. Udoskonal swoje umiejętności projektowania oprogramowania
(40.20 zł najniższa cena z 30 dni)46.90 zł
67.00 zł(-30%) -
Czym jest inżynieria wymagań? To systematyczne podejście do pozyskiwania i dokumentowania wymagań, a także zarządzania nimi. Polega na zrozumieniu potrzeb i oczekiwań interesariuszy, a następnie opisaniu, za pomocą wymagań, systemu, który je spełnia.
Certyfikowany inżynier wymagań. Na podstawie IREB CPRE. Poziom podstawowy Certyfikowany inżynier wymagań. Na podstawie IREB CPRE. Poziom podstawowy
(41.40 zł najniższa cena z 30 dni)48.30 zł
69.00 zł(-30%) -
Dzięki tej książce nauczysz się gromadzić publicznie dostępne informacje, korzystać z wiedzy o cyklu życia wrażliwych danych i przekształcać je w informacje wywiadowcze przydatne dla zespołów zajmujących się bezpieczeństwem. Opanujesz proces gromadzenia i analizy danych, poznasz również strategie...
Prawdziwa głębia OSINT. Odkryj wartość danych Open Source Intelligence Prawdziwa głębia OSINT. Odkryj wartość danych Open Source Intelligence
(59.40 zł najniższa cena z 30 dni)69.30 zł
99.00 zł(-30%) -
Oto kompleksowe omówienie sposobów wdrażania najnowszych dostępnych środków zabezpieczających systemy linuksowe. Z książki dowiesz się, jak skonfigurować laboratorium do ćwiczeń praktycznych, tworzyć konta użytkowników z odpowiednimi poziomami uprawnień, chronić dane dzięki uprawnieniom i szyfrow...
Bezpieczeństwo systemu Linux. Hardening i najnowsze techniki zabezpieczania przed cyberatakami. Wydanie III Bezpieczeństwo systemu Linux. Hardening i najnowsze techniki zabezpieczania przed cyberatakami. Wydanie III
(77.40 zł najniższa cena z 30 dni)90.30 zł
129.00 zł(-30%) -
To dziewiąte wydanie znakomitego podręcznika programowania dla początkujących, starannie zaktualizowane i uzupełnione o informacje dotyczące Java Platform, Standard Edition 17. Książka rozpoczyna się od solidnej dawki wiedzy o kompilacji i uruchamianiu programu w Javie, słowach kluczowych i istot...(77.40 zł najniższa cena z 30 dni)
90.30 zł
129.00 zł(-30%) -
Jesteś specjalistą IT. I jesteś dobry w tym, co robisz. Masz wiedzę, doświadczenie, chcesz się nimi podzielić z innymi, pomóc im radzić sobie z problemami, które sam już dawno rozwiązałeś, może także zaprezentować się od tej strony przyszłym pracodawcom i zleceniodawcom, tylko... kto - poza Tobą ...
Marka osobista w branży IT. Jak ją zbudować i rozwijać Marka osobista w branży IT. Jak ją zbudować i rozwijać
(29.94 zł najniższa cena z 30 dni)34.93 zł
49.90 zł(-30%) -
MikroTik, łotewska firma z siedzibą w Rydze, od lat produkuje sprzęt sieciowy. Przystępna cena i świetna jakość sprawiły, że urządzenia sygnowane logo MikroTik zdobyły niezwykłą popularność - po produkty łotewskiej marki sięga się coraz częściej. Jeśli planujesz zmodernizować lub zbudować sieć i ...
Konfiguracja usług sieciowych na urządzeniach MikroTik Konfiguracja usług sieciowych na urządzeniach MikroTik
(47.40 zł najniższa cena z 30 dni)55.30 zł
79.00 zł(-30%) -
To drugie, zaktualizowane wydanie przewodnika po systemie Prometheus. Znajdziesz w nim wyczerpujące wprowadzenie do tego oprogramowania, a także wskazówki dotyczące monitorowania aplikacji i infrastruktury, tworzenia wykresów, przekazywania ostrzeżeń, bezpośredniej instrumentacji kodu i pobierani...
Prometheus w pełnej gotowości. Jak monitorować pracę infrastruktury i wydajność działania aplikacji. Wydanie II Prometheus w pełnej gotowości. Jak monitorować pracę infrastruktury i wydajność działania aplikacji. Wydanie II
(53.40 zł najniższa cena z 30 dni)62.30 zł
89.00 zł(-30%)
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: Python. Uczenie maszynowe w przykładach. TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn. Wydanie III Yuxi (Hayden) Liu (2) 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.
(0)
(1)
(0)
(0)
(0)
(1)
więcej opinii