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:
-
PDFePubMobi
Opis
książki
:
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
-
Nowość Promocja
W czasach, gdy wiele naszych działań przeniosło się do przestrzeni cyfrowej, tworzymy i agregujemy ogromne ilości danych. Przechowujemy je na dyskach urządzeń, mobilnych nośnikach pamięci, w chmurach, a nawet w formie załączników poczty elektronicznej. Aby uzyskać z nich jak najwięcej informacji, musimy wykonywać odpowiednie procesy analityczno-agregujące, które następnie pozwolą nam na wyciągnięcie właściwych wniosków, a potem podjęcie odpowiednich decyzji. W tym miejscu często pojawia się problem: w jaki sposób pogodzić różne formaty danych, odpowiednio je ze sobą połączyć, wykonać mapowanie i konwertowanie?- PDF + ePub + Mobi
- Druk 44 pkt
(41,30 zł najniższa cena z 30 dni)
44.25 zł
59.00 zł (-25%) -
Nowość Promocja
Ta książka jest zwięzłym wprowadzeniem do głównych zagadnień i aspektów uczenia przez wzmacnianie i algorytmów DQL. Docenią ją zarówno naukowcy, jak i praktycy poszukujący skutecznych algorytmów, przydatnych w pracy z finansami. Znajdziesz tu wiele interesujących przykładów w języku Python, zaprezentowanych w formie najciekawszych algorytmów gotowych do samodzielnego modyfikowania i testowania.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 43 pkt
(39,50 zł najniższa cena z 30 dni)
43.45 zł
79.00 zł (-45%) -
Promocja
Dzięki tej praktycznej książce przekonasz się, że w Excelu możesz przeprowadzić dogłębną analizę danych i wyciągnąć z nich cenną wiedzę. Wystarczy, że skorzystasz z najnowszych funkcji i narzędzi Excela. W poradniku pokazano, jak za pomocą Power Query budować przepływy pracy porządkujące dane i jak projektować w skoroszycie relacyjne modele danych przy użyciu Power Pivot. Ponadto odkryjesz nowe możliwości przeprowadzania analiz, w tym dynamiczne funkcje tablicowe i pozyskiwanie wartościowych informacji z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Dowiesz się również, jak za sprawą integracji z Pythonem zautomatyzować analizę danych i budować raporty.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 36 pkt
(33,50 zł najniższa cena z 30 dni)
36.84 zł
67.00 zł (-45%) -
Promocja
To trzecie wydanie przejrzystego przewodnika, który ułatwi Ci naukę programowania w Pythonie. Zaczniesz od przyswojenia podstawowych pojęć programistycznych, aby wkrótce płynnie posługiwać się funkcjami i strukturami danych. Zdobędziesz też umiejętność programowania zorientowanego obiektowo. W tym zaktualizowanym wydaniu znajdziesz również wskazówki, dzięki którym zastosujesz duże modele językowe, takie jak ChatGPT, do nauki programowania. Dowiesz się, jak tworzyć skuteczne zapytania dla tych modeli, a także jak testować i debugować kod Pythona. Dzięki ćwiczeniom, zamieszczonym w każdym rozdziale, będziesz stopniowo szlifować umiejętności programistyczne, a zasugerowane w książce strategie pomogą Ci w unikaniu frustrujących błędów — w ten sposób szybko nauczysz się tworzyć poprawny kod.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 41 pkt
(37,45 zł najniższa cena z 30 dni)
41.20 zł
74.90 zł (-45%) -
Promocja
Internet rozwija się w niesamowitym tempie. Dawniej sieć WWW była prostsza ― projektanci łączyli kod PHP, HTML i zapytania do MySQL w jednym pliku. Z czasem urosła do miliardów stron, co radykalnie zmieniło jej kształt. Zmieniły się też narzędzia i sposób pracy. Dziś idealnym wyborem dewelopera aplikacji WWW jest FastAPI, nowoczesne narzędzie, które wykorzystuje nowe cechy Pythona i z powodzeniem rywalizuje z podobnymi frameworkami języka Golang.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 37 pkt
(34,50 zł najniższa cena z 30 dni)
37.95 zł
69.00 zł (-45%) -
Promocja
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 przypadków i fragmentami kodu. W trakcie lektury nauczysz się korzystać z możliwości oferowanych przez pakiety pandas i NumPy, a także środowiska IPython i Jupyter. Nie zabrakło wskazówek dotyczących używania uniwersalnych narzędzi przeznaczonych do ładowania, czyszczenia, przekształcania i łączenia zbiorów danych. Pozycję docenią analitycy zamierzający zacząć pracę w Pythonie, jak również programiści Pythona, którzy chcą się zająć analizą danych i obliczeniami naukowymi.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 59 pkt
(59,50 zł najniższa cena z 30 dni)
59.50 zł
119.00 zł (-50%) -
Promocja
Python to jeden z najpopularniejszych dynamicznych języków programowania. Nie od dziś znajduje on zastosowanie w różnych dziedzinach informatyki, zwłaszcza jako doskonały język skryptowy. Jeśli korzystasz z niego na co dzień i chcesz szybko wyszukiwać niezbędne informacje lub odświeżyć swoją wiedzę, sięgnij po odpowiednią ściągę! Tablice informatyczne stanowią zwięzłe, lecz wyczerpujące źródło wiadomości na temat Pythona, które można – i warto! – zawsze mieć pod ręką. Niezależnie od tego, czy jesteś profesjonalistą wykorzystującym ten język w pracy, czy też amatorem, który dopiero zaczyna się go uczyć, tablice okażą się dla Ciebie nieocenioną pomocą!- Druk 8 pkt
(9,35 zł najniższa cena z 30 dni)
8.49 zł
17.00 zł (-50%) -
Build real-world AI applications using PyTorch, TensorFlow, and Hugging Face while mastering key concepts like reinforcement learning, multimodal AI, and AI ethics. This updated edition ensures you stay ahead in the fast-evolving AI landscape.
W przygotowaniu
Powiadom mnie, gdy książka będzie dostępna -
This book is a practical guide to building high-frequency trading systems. It covers key topics, low-latency techniques, and programming in C++, Java, Python, and Rust and sections on crypto trading and generative AI to help you trade with ease.
Developing High-Frequency Trading Systems. Learn how to implement high-frequency trading from scratch with C++, Java, Python or Rust - Second Edition
Martin Sewell, Sourav Ghosh, Romain Rossier, Sebastien Donadio
W przygotowaniu
Powiadom mnie, gdy książka będzie dostępna -
This hands-on guide introduces 30 intelligent agent designs essential for building modern autonomous AI systems. Learn to build production-ready AI agents for real-world use cases, spanning foundational capabilities and targeted domain applications.
W przygotowaniu
Powiadom mnie, gdy książka będzie dostępna
O autorze książki
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
-
Promocja
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.-
- PDF + ePub + Mobi 98 pkt
(50,90 zł najniższa cena z 30 dni)
98.10 zł
109.00 zł (-10%) -
-
Promocja
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 library.-
- PDF + ePub + Mobi 107 pkt
(54,90 zł najniższa cena z 30 dni)
107.10 zł
119.00 zł (-10%) -
-
Promocja
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 popular frameworks and datasets.-
- PDF + ePub + Mobi 80 pkt
(39,90 zł najniższa cena z 30 dni)
80.91 zł
89.90 zł (-10%) -
-
Promocja
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 real-world data-driven problems.-
- PDF + ePub + Mobi 98 pkt
(50,90 zł najniższa cena z 30 dni)
98.10 zł
109.00 zł (-10%) -
-
Promocja
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 this book, you will learn to apply the concepts of machine learning to deal with data-related problems and solve them using the powerful yet simple language, Python. Interesting and easy-to-follow examples will keep you glued till you learn what machine learning is and how to implement it.-
- PDF + ePub + Mobi 134 pkt
(68,90 zł najniższa cena z 30 dni)
134.10 zł
149.00 zł (-10%) -
-
Promocja
Develop your Python machine learning skills with the latest techniques. Dive into NLP transformers, multimodal vision models, and best practices. Explore neural networks, clustering, and GPT with hands-on examples in PyTorch and TensorFlow.-
- PDF + ePub 116 pkt
(59,90 zł najniższa cena z 30 dni)
116.10 zł
129.00 zł (-10%) -
-
Promocja
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.-
- PDF + ePub 134 pkt
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
(68,90 zł najniższa cena z 30 dni)
134.10 zł
149.00 zł (-10%) -
-
Promocja
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 using R.-
- PDF + ePub + Mobi 161 pkt
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
(82,90 zł najniższa cena z 30 dni)
161.10 zł
179.00 zł (-10%) -
-
Promocja
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, traffic light detection, fraud detection, text generation, and sentiment analysis. You'll see how to train effective neural networks in R—including convolutional neural networks, recurrent neural networks and LSTMs—and also see how neural networks can be trained using GPU capabilities. You will use popular R libraries and packages—such as MXNetR, H2O, deepnet, and more—to implement the projects. By the end of this book, you will have a better understanding of deep learning concepts and techniques and how to use them in a practical setting.-
- PDF + ePub + Mobi 98 pkt
(50,90 zł najniższa cena z 30 dni)
98.10 zł
109.00 zł (-10%) -
Zobacz pozostałe książki z serii
-
Promocja
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 szyfrowaniu, a także skonfigurować zaporę sieciową przy użyciu najnowszych technologii. Nauczysz się też automatyzować takie czynności jak monitorowanie systemu za pomocą auditd i utwardzanie (hardening) konfiguracji jądra Linux. Poznasz również sposoby ochrony przed złośliwym oprogramowaniem i skanowania systemów pod kątem luk w zabezpieczeniach. Znajdziesz tu ponadto podpowiedź, jak używać Security Onion do skonfigurowania systemu wykrywania włamań.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 70 pkt
(64,50 zł najniższa cena z 30 dni)
70.95 zł
129.00 zł (-45%) -
Promocja
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 zaawansowanych narzędzi. Poznasz różne systemy przechowywania plików i nauczysz się wyszukiwać urządzenia sieciowe za pomocą skanerów Nmap i Netdiscover. Zapoznasz się też ze sposobami utrzymywania integralności cyfrowego materiału dowodowego. Znajdziesz tu ponadto omówienie kilku bardziej zaawansowanych tematów, takich jak pozyskiwanie ulotnych danych z sieci, nośników pamięci i systemów operacyjnych.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 54 pkt
(49,50 zł najniższa cena z 30 dni)
54.45 zł
99.00 zł (-45%) -
Promocja
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 następnie zagłębić się w tajniki stosowania bibliotek Pexpect, Paramiko czy Netmiko do komunikacji z urządzeniami sieciowymi. W kolejnych rozdziałach znajdziesz solidny przegląd różnych narzędzi wraz ze sposobami ich użycia: Cisco NX-API, Meraki, Juniper PyEZ, Ansible, Scapy, PySNMP, Flask, Elastic Stack i wielu innych. Rozeznasz się również w kwestiach związanych z kontenerami Dockera, a także usługami sieciowymi chmur AWS i Azure. Lektura tej książki pozwoli Ci się w pełni przygotować na następną generację sieci!- PDF + ePub + Mobi
- Druk 70 pkt
(64,50 zł najniższa cena z 30 dni)
70.95 zł
129.00 zł (-45%) -
Promocja
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 połączeń sieciowych w jej obrębie. W tym wydaniu dodano rozdziały dotyczące metodyki CloudOps i takich technologii jak uczenie maszynowe czy łańcuch bloków. Poznasz również inne ważne zagadnienia, w tym przechowywanie danych w chmurze AWS, kontenery obsługiwane przez usługi ECS i EKS, wzorce „jeziora” danych (w tym usługę AWS Lake Formation), architekturę lakehouse i architekturę siatki danych. Ten przewodnik z pewnością ułatwi Ci zaprojektowanie systemu spełniającego wyśrubowane wymagania techniczne i branżowe.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 76 pkt
AWS dla architektów rozwiązań. Tworzenie, skalowanie i migracja aplikacji do chmury Amazon Web Services. Wydanie II
Saurabh Shrivastava, Neelanjali Srivastav, Alberto Artasanchez, Imtiaz Sayed
(69,50 zł najniższa cena z 30 dni)
76.45 zł
139.00 zł (-45%) -
Promocja
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: Android, iOS, macOS i Windows, na podstawie jednego wspólnego kodu bazowego. Podczas lektury zrozumiesz też cały cykl rozwoju oprogramowania, w tym zasady publikowania w sklepach z aplikacjami. Ciekawym elementem książki jest opis najnowszej technologii tworzenia frontendów — .NET MAUI Blazor.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 39 pkt
(39,50 zł najniższa cena z 30 dni)
39.50 zł
79.00 zł (-50%) -
Promocja
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 środowisku produkcyjnym. W tym wydaniu zaprezentowano wiele nowych funkcjonalności i praktyk ułatwiających pracę twórcom frontendów. Dodano nowy rozdział poświęcony klasie Observable i bibliotece RxJS, a także rozszerzono zakres informacji o obsłudze błędów i debugowaniu w Angularze. Poszczególne zagadnienia zostały zilustrowane przykładami rzeczywistych rozwiązań, a prezentowany kod powstał zgodnie z najlepszymi praktykami programistycznymi.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 44 pkt
(44,50 zł najniższa cena z 30 dni)
44.50 zł
89.00 zł (-50%) -
Promocja
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, nauczysz się składni języka Razor, będziesz też weryfikować zawartość formularzy i budować własne komponenty. W tym wydaniu omówiono również generatory kodu źródłowego i zasady przenoszenia komponentów witryn utworzonych w innych technologiach do platformy Blazor. W trakcie lektury dowiesz się, jak tworzyć uniwersalne aplikacje za pomocą wersji Blazor Hybrid wraz z platformą .NET MAUI.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 34 pkt
(34,50 zł najniższa cena z 30 dni)
34.50 zł
69.00 zł (-50%) -
Promocja
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 praktyki zarządzania systemami ― począwszy od wyboru optymalnej dystrybucji Linuksa, poprzez zaprojektowanie architektury systemu, skończywszy na strategiach zarządzania przeprowadzanymi w nim poprawkami i aktualizacjami. Sporo miejsca poświęcono różnym metodom automatyzacji części zadań administratora, a także schematom tworzenia kopii zapasowych i odzyskiwania danych po awarii. Zaproponowano również ciekawe podejście do rozwiązywania problemów, dzięki któremu można szybciej uzyskać satysfakcjonujące rozwiązanie i uniknąć poważniejszych szkód.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 44 pkt
(44,50 zł najniższa cena z 30 dni)
44.50 zł
89.00 zł (-50%) -
Promocja
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 przygotowywać dane do projektów SI. Pokazano tu, jak umieszczać dane z analizy tekstu i widzenia komputerowego w raportach Power BI, co ułatwia korzystanie z zewnętrznej bazy wiedzy. Omówiono również procesy tworzenia i wdrażania modeli AutoML wytrenowanych na platformie Azure ML, a także umieszczania ich w edytorze Power Query. Nie zabrakło kwestii związanych z prywatnością, bezstronnością i odpowiedzialnością w korzystaniu z SI.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 39 pkt
(39,50 zł najniższa cena z 30 dni)
39.50 zł
79.00 zł (-50%) -
Promocja
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, które mogą się okazać istotne w wyjaśnieniu sprawy. Zdobędziesz także potrzebną wiedzę o topologiach sieciowych, urządzeniach i niektórych protokołach sieciowych. Bardzo ważnym elementem publikacji jest rozdział poświęcony zasadom tworzenia raportów kryminalistycznych. Cenne informacje i wskazówki zawarte w przewodniku pomogą Ci odnieść sukces w dochodzeniach korporacyjnych lub śledztwach w sprawach karnych.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 39 pkt
(39,50 zł najniższa cena z 30 dni)
39.50 zł
79.00 zł (-50%)
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 »
Szczegóły książki
- Dane producenta
- » Dane producenta:
- 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
- druk na żądanie!
- dnż
- Rozmiar pliku Pdf:
- 8.5MB
- Rozmiar pliku ePub:
- 13.7MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 29.3MB
- Pobierz przykładowy rozdział PDF »
- Przykłady na ftp » 64.8MB
Helion SA
ul. Kościuszki 1C
41-100 Gliwice
e-mail: gpsr@helion.pl
Dostępność produktu
Produkt nie został jeszcze oceniony pod kątem ułatwień dostępu lub nie podano żadnych informacji o ułatwieniach dostępu lub są one niewystarczające. Prawdopodobnie Wydawca/Dostawca jeszcze nie umożliwił dokonania walidacji produktu lub nie przekazał odpowiednich informacji na temat jego dostępności.
Spis treści książki
- 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
-
Nowość Promocja
W ciągu ostatnich kilku lat arkusz kalkulacyjny Excel intensywnie się rozwijał. Pojawiły się nowe funkcje i wbudowane narzędzia, pozwalające rozwiązywać typowe problemy w sposób bardziej zwięzły i efektywny. Zaszła między innymi rewolucyjna zmiana w podejściu do tablic i wykonywanych z ich udziałem obliczeń. Wyjściowo Excel był „komórkocentryczny” - główny nacisk kładziono w nim na użycie do obliczeń pojedynczych komórek traktowanych odrębnie i tworzenie na ich podstawie ciągów obliczeniowych. Aktualnie akcentuje się przede wszystkim przetwarzanie od razu całych tablic danych, obejmujących wiele komórek.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 48 pkt
(44,50 zł najniższa cena z 30 dni)
48.95 zł
89.00 zł (-45%) -
Nowość Promocja
Dzięki tej książce, napisanej przez jednego z najświatlejszych ludzi naszych czasów, poznasz historię ludzkiej wynalazczości i zorientujesz się, czym są przesadne obietnice towarzyszące wynalazkom: od nowych leków po sztuczną inteligencję. Zrozumiesz, że nie można oczekiwać wyłącznie pasma sukcesów, ale trzeba się liczyć z niewydolnością, rozczarowaniami lub po prostu fiaskiem nawet najbardziej fascynujących pomysłów. Dowiesz się, jaka jest różnica między wynalazkiem i innowacją, a następnie prześledzisz historie wynalazków, które nie upowszechniły się zgodnie z oczekiwaniami albo przyniosły więcej szkody niż pożytku. Znajdziesz tu również listę nieistniejących (jeszcze?) wynalazków, których potrzebujemy, aby poradzić sobie z największymi wyzwaniami XXI wieku. Ta książka, pełna ekscytujących przykładów szaleńczych, ekstrawaganckich meandrów ludzkiej pomysłowości, niesie przesłanie, że nasze oczekiwania i marzenia powinniśmy lepiej dopasowywać do rzeczywistości.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 32 pkt
(29,49 zł najniższa cena z 30 dni)
32.45 zł
59.00 zł (-45%) -
Nowość Promocja
Ta książka jest niezbędnikiem dla liderów produktowych, którzy chcą projektować i wdrażać produkty oparte na AI i GenAI, a także skutecznie zarządzać zespołami zaangażowanymi w ich rozwój. Znajdziesz tu sprawdzone strategie, praktyczne narzędzia i konkretne przykłady, dzięki którym łatwiej przekujesz potencjał najnowszych technologii w realne korzyści dla użytkowników. Bez względu na to, czy już zarządzasz produktem, czy dopiero chcesz wejść do świata produktów AI — ten przewodnik ułatwi Ci pewne poruszanie się po każdym etapie cyklu życia produktu.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 42 pkt
Produkty oparte na sztucznej inteligencji. Projektowanie, budowa i rozwijanie rozwiązań z AI i GenAI
(38,50 zł najniższa cena z 30 dni)
42.35 zł
77.00 zł (-45%) -
Nowość Promocja
Modele bazowe (foundation models) zapoczątkowały prawdziwy rozkwit aplikacji opartych na sztucznej inteligencji. AI stała się potężnym narzędziem rozwojowym, którego dziś może używać niemal każdy. Decyzja o stworzeniu własnej aplikacji AI wymaga jednak zrozumienia procesu budowy i świadomego podejmowania decyzji projektowych.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 70 pkt
(64,50 zł najniższa cena z 30 dni)
70.95 zł
129.00 zł (-45%) -
Nowość Promocja
Matematyka z natury rzeczy nie jest łatwa. Dla wielu to najtrudniejszy przedmiot w szkole. Sprawia problemy nie tylko uczniom, ale także tym, którzy jej uczą. Niełatwo przygotować lekcje tak, aby uczynić zrozumiałym to, co trudno zrozumieć. Autorka przekonała się o tym w czasie swojej pracy jako nauczycielka, a teraz swoimi pomysłami dzieli się z czytelnikami, proponując scenariusze lekcji w szkole podstawowej. Zgromadzony tu materiał jest zgodny z podstawą programową nauczania matematyki w szkole podstawowej.- Druk 25 pkt
(23,45 zł najniższa cena z 30 dni)
25.80 zł
46.90 zł (-45%) -
Nowość Promocja
Matematyka z natury rzeczy nie jest łatwa. Dla wielu to najtrudniejszy przedmiot w szkole. Sprawia problemy nie tylko uczniom, ale także tym, którzy jej uczą. Niełatwo przygotować lekcje tak, aby uczynić zrozumiałym to, co trudno zrozumieć. Autorka przekonała się o tym w czasie swojej pracy jako nauczycielka, a teraz swoimi pomysłami dzieli się z czytelnikami, proponując scenariusze lekcji w szkole podstawowej. Zgromadzony tu materiał nauczania jest zgodny z podstawą programową nauczania matematyki w szkole podstawowej.- Druk 25 pkt
(23,45 zł najniższa cena z 30 dni)
25.80 zł
46.90 zł (-45%) -
Nowość Promocja
Jeśli marzysz o samodzielnym zbudowaniu i zaprogramowaniu robota, jesteś na dobrej drodze. Z pomocą tego przewodnika zrobisz wszystko samodzielnie, od początku do końca, szybko i sprawnie - zaskoczy Cię, jak przyjazna może być robotyka.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 30 pkt
(27,45 zł najniższa cena z 30 dni)
30.20 zł
54.90 zł (-45%) -
Nowość Promocja
Dzięki tej książce nauczysz się skutecznie wykrywać cyberataki wymierzone w infrastrukturę opartą na systemie Windows i dowiesz się, jak na nie reagować. Zaczniesz od zapoznania się ze współczesnymi technikami cyberataków, z metodami działania napastników i ich motywacjami. Poznasz szczegóły każdej fazy procesu reagowania — od wykrycia, przez analizę, aż po odzyskiwanie danych — a także niezbędne narzędzia, techniki i strategie. W miarę postępów zgłębisz tajniki odnajdywania cyfrowych śladów na endpointach. Na koniec przeanalizujesz sprawdzone podejścia do wykrywania zagrożeń i poznasz strategie aktywnej detekcji incydentów, jeszcze zanim agresor osiągnie swój cel.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 42 pkt
(38,50 zł najniższa cena z 30 dni)
42.35 zł
77.00 zł (-45%) -
Nowość Promocja
C# ma ugruntowaną pozycję jednego z najważniejszych języków programowania. Nowoczesny, wszechstronny i dojrzały, a do tego sukcesywnie rozwijany, zapewnia efektywne tworzenie kodu o wysokiej jakości. Nic nie stoi na przeszkodzie, aby C# stał się Twoim pierwszym językiem programowania i przy okazji pozwolił Ci się świetnie bawić!- Druk 92 pkt
(84,50 zł najniższa cena z 30 dni)
92.95 zł
169.00 zł (-45%) -
Nowość Promocja
Książka, którą trzymasz w rękach, powstała z potrzeby zebrania w jednym miejscu najważniejszych zagadnień dotyczących sieci komputerowych i przedstawienia tej wiedzy w formie przystępnych odpowiedzi na konkretne pytania. Ten praktyczny przewodnik krok po kroku przeprowadzi Cię przez fundamenty działania współczesnych sieci komputerowych z uwzględnieniem ewolucji technologii, najlepszych praktyk, a także rzeczywistych scenariuszy stosowanych przez administratorów. Planujesz karierę jako inżynier sieci? Koniecznie sięgnij po tę książkę. Przy czym skorzystają z niej nie tylko przyszli inżynierowie - również pasjonaci sieci, studenci kierunków technicznych, specjaliści IT i osoby przygotowujące się do certyfikacji znajdą tu wiele cennych informacji.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 48 pkt
(44,50 zł najniższa cena z 30 dni)
48.95 zł
89.00 zł (-45%)
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. TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn. Wydanie III Yuxi (Hayden) Liu
(2)(0)
(1)
(0)
(0)
(0)
(1)
więcej opinii