ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

    Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury

    (ebook) (audiobook) (audiobook)
    Wydawnictwo:
    Helion
    Serie wydawnicze:
    Receptury
    Wydawnictwo:
    Helion
    Serie wydawnicze:
    Receptury
    Ocena:
    5.3/6  Opinie: 3
    Stron:
    344
    Druk:
    oprawa miękka
    Dostępne formaty:
    PDF
    ePub
    Mobi
    Czytaj fragment
    Wyłącznie

    Książka (53,40 zł najniższa cena z 30 dni)

    89,00 zł (-30%)
    62,30 zł

    Dodaj do koszyka Wysyłamy w 24h

    ( 53,40 zł najniższa cena z 30 dni)

    Ebook (44,50 zł najniższa cena z 30 dni)

    89,00 zł (-45%)
    48,95 zł

    Dodaj do koszyka lub Kup na prezent
    Kup 1-kliknięciem

    ( 44,50 zł najniższa cena z 30 dni)

    Przenieś na półkę

    Do przechowalni

    Do przechowalni

    Powiadom o dostępności audiobooka »

    Sprawdź nowe wydanie

    Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. Wydanie II
    Kyle Gallatin, Chris Albon
    W ciągu ostatnich lat techniki uczenia maszynowego rozwijały się z niezwykłą dynamiką, rewolucjonizując pracę w różnych branżach. Obecnie do uczenia maszynowego najczęściej używa się Pythona i jego bibliotek. Znajomość najnowszych wydań tych narzędzi umożliwia efektywne tworzenie wyrafinowanych systemów uczących się. Oto zaktualizowane wydanie popularnego przewodnika, dzięki kt...
    Druk na żądanie

    Uczenie maszynowe jest dziś wykorzystywane w różnych dziedzinach życia: w biznesie, w polityce, w organizacjach non profit i oczywiście w nauce. Samouczące się algorytmy maszynowe stanowią wyjątkową metodę przekształcania danych w wiedzę. Powstało sporo książek wyjaśniających sposób działania tych algorytmów i prezentujących nieraz spektakularne przykłady ich wykorzystania. Do dyspozycji pozostają też narzędzia przeznaczone do tego rodzaju zastosowań, takie jak biblioteki Pythona, w tym pandas i scikit-learn. Problemem pozostaje implementacja rozwiązań codziennych problemów związanych z uczeniem maszynowym.

    Z tej książki najwięcej skorzystają profesjonaliści, którzy znają podstawowe koncepcje związane z uczeniem maszynowym. Osoby te potraktują ją jako przewodnik ułatwiający rozwiązywanie konkretnych problemów napotykanych podczas codziennej pracy z uczeniem maszynowym. Dzięki zawartym tu recepturom takie zadania jak wczytywanie danych, obsługa danych tekstowych i liczbowych, wybór modelu czy redukcja wymiarowości staną się o wiele łatwiejsze do wykonania. Każda receptura zawiera kod, który można wstawić do swojego programu, połączyć lub zaadaptować według potrzeb. Przedstawiono także analizy wyjaśniające poszczególne rozwiązania i ich kontekst. Z tą książką płynnie przejdziesz od rozważań teoretycznych do opracowywania działających aplikacji i praktycznego korzystania z zalet uczenia maszynowego.

    Receptury w tej książce dotyczą:

    • wektorów, macierzy i tablic
    • obsługi danych liczbowych i tekstowych, obrazów, a także związanych z datą i godziną
    • redukcji wymiarowości za pomocą wyodrębniania i wyboru cech
    • oceny i wyboru modelu oraz regresji liniowej i logistycznej
    • maszyn wektorów nośnych (SVM), naiwnej klasyfikacji bayesowskiej, klasteryzacji i sieci neuronowych
    • zapisywania i wczytywania wytrenowanych modeli

    Uczenie maszynowe w Pythonie - użyj sprawdzonych receptur kodu!

    Szykuj biblioteczkę na lato! Ebooki -45%, Książki -30%

    Wybrane bestsellery

    O autorze ebooka

    Dr Chris Albon jest analitykiem danych i politologiem. Od ponad dziesięciu lat stosuje statystykę, sztuczną inteligencję i inne zdobycze informatyki w polityce, socjologii i przy zarządzaniu akcjami humanitarnymi. Obecnie pracuje dla Devoted Health — wykorzystuje naukę o danych i maszynowe uczenie w celu rozwiązania problemów amerykańskiego systemu ochrony zdrowia. Wcześniej był głównym analitykiem danych w kenijskim startupie BRCK .

    Zobacz pozostałe książki z serii Receptury

    Helion - inne książki

    Zamknij

    Wybierz metodę płatności

    Zamknij Pobierz aplikację mobilną Ebookpoint