ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

    Uczenie maszynowe w aplikacjach. Projektowanie, budowa i wdrażanie (ebook)(audiobook)(audiobook)

    Wydawnictwo:
    Helion
    Wydawnictwo:
    Helion
    Ocena:
    Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
    Stron:
    224
    Druk:
    oprawa miękka
    3w1 w pakiecie:
    PDF
    ePub
    Mobi
    Wyłącznie

    Książka

    59,00 zł 35%
    38,35 zł

    Dodaj do koszyka Wysyłamy w 24h

    Ebook

    59,00 zł 50%
    29,50 zł

    Dodaj do koszyka lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

    Przenieś na półkę

    Do przechowalni

    Do przechowalni

    Powiadom o dostępności audiobooka »

    Uczenie maszynowe jest coraz popularniejsze. Stosuje się je w systemach wsparcia, systemach rekomendacyjnych, tłumaczeniach tekstów i wielu innych aplikacjach. Jednak podczas tworzenia tego rodzaju produktów inżynierowie napotykają bardzo poważne problemy. Jeśli ich nie rozwiążą, nawet obiecujący projekt może upaść. Trudność polega na tym, że zastosowanie uczenia maszynowego w konkretnej, użytkowej aplikacji jest złożonym zadaniem. Konieczne są wybór właściwej implementacji danej funkcjonalności, analiza błędów modelu, rozwiązanie problemów z czystością danych, a także weryfikacja wyników gwarantująca odpowiednią jakość produktu.

    To książka przeznaczona dla programistów i menedżerów, którzy wśród rodzących się idei uczenia maszynowego wciąż poszukują rozwiązań dla swojego biznesu. Autor omawia krok po kroku proces tworzenia i wdrażania aplikacji opartej na uczeniu maszynowym, a praktyczne koncepcje przedstawia za pomocą przykładowych kodów, rysunków i wywiadów z liderami w tej dziedzinie. Podpowiada, jak planować aplikację i oceniać jej jakość. Wyjaśnia także, jak budować skuteczny model, i demonstruje metody jego systematycznego usprawniania, aż do momentu osiągnięcia celu. W końcowej części opisuje strategie wdrażania i monitorowania modelu. W odróżnieniu od innych pozycji poświęconych uczeniu maszynowym ten przewodnik skupia się przede wszystkim na definiowaniu problemów, diagnozowaniu modeli i ich wdrażaniu.

    Dzięki tej książce:

    • łatwiej określisz, do czego produkt ma służyć
    • trafnie zdefiniujesz problem uczenia maszynowego
    • szybko zbudujesz kompletny proces i pozyskasz początkowy zbiór danych
    • zbudujesz, wytrenujesz i zoptymalizujesz model
    • wdrożysz model w środowisku produkcyjnym
    • przyjmiesz najlepszą metodę monitorowania pracy modelu

    Dobry pomysł - to zaledwie początek. Najważniejsze dzieje się później!

    O autorze

    Emmanuel Ameisen jest inżynierem uczenia maszynowego w Stripe. Wcześniej implementował i wdrażał rozwiązania do analiz predykcyjnych i uczenia maszynowego w Local Motion i Zipcar. Prowadził program sztucznej inteligencji w Insight Data Science. Zrealizował ponad sto projektów wykorzystujących uczenie maszynowe.

    Zamknij

    Wybierz metodę płatności