ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Python. Uczenie maszynowe w przykładach. TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn. Wydanie III Yuxi (Hayden) Liu

Autor:
Yuxi (Hayden) Liu
Wydawnictwo:
Helion
Wydawnictwo:
Helion
Ocena:
3.0/6  Opinie: 2
Stron:
424
Druk:
oprawa miękka
Dostępne formaty:
     PDF
     ePub
     Mobi
Czytaj fragment
Książka
77,35 zł 119,00 zł (-35%)
71,40 zł najniższa cena z 30 dni

Dodaj do koszyka Wysyłamy w 24h

Ebook
71,40 zł 119,00 zł (-40%)
59,50 zł najniższa cena z 30 dni

Dodaj do koszyka lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

Przenieś na półkę

Do przechowalni

Do przechowalni

Powiadom o dostępności audiobooka »

Druk na żądanie

Czego się nauczysz?

  • Rodzajów uczenia maszynowego: nadzorowanego, nienadzorowanego i przez wzmacnianie
  • Przygotowywania i eksploracji danych z wykorzystaniem Pythona
  • Implementacji klasyfikatorów Bayesa do budowy systemów rekomendacyjnych
  • Rozpoznawania twarzy przy użyciu maszyn wektorów nośnych (SVM)
  • Budowania i trenowania drzew decyzyjnych oraz lasów losowych do prognozowania
  • Stosowania regresji logistycznej i liniowej do klasyfikacji i prognozowania
  • Skalowania modeli uczenia maszynowego na dużych zbiorach danych z Apache Spark
  • Prognozowania cen akcji z użyciem algorytmów regresji i sieci neuronowych
  • Tworzenia i trenowania sieci neuronowych z wykorzystaniem TensorFlow i scikit-learn
  • Przetwarzania i analizy tekstu oraz danych językowych (NLP) w Pythonie
  • Klastrowania danych i modelowania tematycznego (k-średnich, NMF, LDA)
  • Wdrażania dobrych praktyk przygotowania danych, trenowania i monitorowania modeli
  • Budowania konwolucyjnych sieci neuronowych do klasyfikacji obrazów
  • Prognozowania sekwencji danych przy użyciu rekurencyjnych sieci neuronowych (RNN, LSTM, Transformer)
  • Stosowania uczenia przez wzmacnianie do podejmowania decyzji w złożonych środowiskach
  • Korzystania z bibliotek TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn w praktycznych projektach

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!

W marcu jak w zaczytanym garncu!  Ebooki -40%, książki -35%

Wybrane bestsellery

O autorze książki

Yuxi (Hayden) Liu jest autorem cenionych książek poświęconych uczeniu maszynowemu. Wcześniej pracował w Google i stosował techniki uczenia maszynowego w takich dziedzinach jak analiza danych i cyberbezpieczeństwo. Entuzjasta edukacji.

Yuxi (Hayden) Liu - pozostałe książki

Zobacz pozostałe książki z serii

Helion - inne książki

Najczęściej zadawane pytania (FAQ)
1. Czy książka zawiera praktyczne przykłady kodu w Pythonie?
Tak, książka prezentuje liczne praktyczne przykłady kodu w Pythonie, pokazując implementację algorytmów uczenia maszynowego z wykorzystaniem bibliotek takich jak TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn.
2. Czy do korzystania z książki potrzebna jest znajomość Pythona?
Podstawowa znajomość Pythona będzie pomocna, ponieważ książka opiera się na przykładach programistycznych. Autor wprowadza jednak niezbędne zagadnienia, dlatego osoby na poziomie początkującym również mogą skorzystać z publikacji.
3. Jakie zagadnienia z uczenia maszynowego są omawiane w książce?
Książka obejmuje szeroki zakres tematów, m.in. eksplorację i analizę danych, inżynierię cech, klasyfikację, regresję, klastrowanie, przetwarzanie języka naturalnego, systemy rekomendacyjne, rozpoznawanie obrazów, prognozowanie szeregów czasowych oraz uczenie przez wzmacnianie.
4. Czy książka jest aktualna pod względem używanych narzędzi i bibliotek?
Tak, to trzecie, zaktualizowane wydanie książki, które obejmuje najnowsze wersje popularnych bibliotek, takich jak TensorFlow 2, PyTorch, scikit-learn oraz narzędzia do pracy z dużymi zbiorami danych, np. Apache Spark.
5. Czy książka nadaje się do samodzielnej nauki?
Tak, książka została napisana z myślą o samodzielnej nauce - każdy rozdział zawiera praktyczne ćwiczenia, które pomagają utrwalić i sprawdzić zdobytą wiedzę.
6. Jakie przykładowe projekty można znaleźć w książce?
Wśród projektów znajdują się m.in. budowa systemu rekomendacji filmów, rozpoznawanie twarzy, prognozowanie cen akcji, klasyfikacja zdjęć odzieży, analiza tekstu z grup dyskusyjnych oraz zastosowanie uczenia przez wzmacnianie do podejmowania decyzji.
7. Czy książka omawia wdrażanie modeli uczenia maszynowego w praktyce?
Tak, książka pokazuje nie tylko tworzenie i trenowanie modeli, ale także ich wdrażanie, ocenę skuteczności oraz dobre praktyki związane z przygotowaniem danych i monitorowaniem modeli w środowisku produkcyjnym.
8. W jakim formacie dostępna jest książka na Helion.pl?
Książka dostępna jest zarówno w wersji drukowanej, jak i w formatach elektronicznych (ebook: PDF, ePub, mobi), co pozwala na wygodne czytanie na różnych urządzeniach.

Zamknij

Przenieś na półkę
Dodano produkt na półkę
Usunięto produkt z półki
Przeniesiono produkt do archiwum
Przeniesiono produkt do biblioteki

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Książka
77,35 zł
Dodaj do koszyka
Ebook
71,40 zł
Dodaj do koszyka
Płatności obsługuje:
Ikona płatności Alior Bank Ikona płatności Apple Pay Ikona płatności Bank PEKAO S.A. Ikona płatności Bank Pocztowy Ikona płatności Banki Spółdzielcze Ikona płatności BLIK Ikona płatności Crédit Agricole e-przelew Ikona płatności dawny BNP Paribas Bank Ikona płatności Google Pay Ikona płatności ING Bank Śląski Ikona płatności Inteligo Ikona płatności iPKO Ikona płatności mBank Ikona płatności Millennium Ikona płatności Nest Bank Ikona płatności Paypal Ikona płatności PayPo | PayU Płacę później Ikona płatności PayU Płacę później Ikona płatności Plus Bank Ikona płatności Płacę z Citi Handlowy Ikona płatności Płacę z Getin Bank Ikona płatności Płać z BOŚ Ikona płatności Płatność online kartą płatniczą Ikona płatności Santander