ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury Chris Albon

Autor:
Chris Albon
Serie wydawnicze:
Receptury
Wydawnictwo:
Helion
Wydawnictwo:
Helion
Ocena:
5.3/6  Opinie: 3
Stron:
344
Druk:
oprawa miękka
Dostępne formaty:
     PDF
     ePub
     Mobi
Czytaj fragment

Książka 53,40 zł najniższa cena z 30 dni

89,00 zł (-40%)
53,40 zł

Dodaj do koszyka Wysyłamy w 24h

53,40 zł najniższa cena z 30 dni

Ebook 29,90 zł najniższa cena z 30 dni

89,00 zł (-50%)
44,50 zł

Dodaj do koszyka lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

29,90 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 któremu skorzystasz z ponad dwustu sprawdzonych receptur bazujących na najnowszych wydaniach bibli...
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!

Winter Sale! / Ebooki -50%, książki -40%, audiobooki po 16,90zł

Wybrane bestsellery

O autorze książki

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

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

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Książka
53,40 zł
Dodaj do koszyka
Ebook
44,50 zł
Dodaj do koszyka
Sposób płatności
Zabrania się wykorzystania treści strony do celów eksploracji tekstu i danych (TDM), w tym eksploracji w celu szkolenia technologii AI i innych systemów uczenia maszynowego. It is forbidden to use the content of the site for text and data mining (TDM), including mining for training AI technologies and other machine learning systems.