Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. Wydanie II Kyle Gallatin, Chris Albon
- Czasowo niedostępna
- Promocja 2za1
- +48 pkt
- Autorzy:
- Kyle Gallatin, Chris Albon
- Serie wydawnicze:
- Receptury
- Wydawnictwo:
- Helion
- Wydawnictwo:
- Helion
- Ocena:
- 5.3/6 Opinie: 3
- Stron:
- 398
- Druk:
- oprawa miękka
- Dostępne formaty:
-
PDFePubMobi
Opis
książki
:
Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. Wydanie II
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 bibliotek Pythona. Wystarczy, że skopiujesz i dostosujesz kod do swoich potrzeb. Możesz też go uruchamiać i testować za pomocą przykładowego zbioru danych. W książce znajdziesz receptury przydatne do rozwiązywania szerokiego spektrum problemów, od przygotowania i wczytania danych aż po trenowanie modeli i korzystanie z sieci neuronowych. W ten sposób wyjdziesz poza rozważania teoretyczne czy też matematyczne koncepcje i zaczniesz tworzyć aplikacje korzystające z uczenia maszynowego.
Poznaj receptury dotyczące:
- pracy z danymi w wielu formatach, z bazami i magazynami danych
- redukcji wymiarowości, jak również oceny i wyboru modelu
- regresji liniowej i logistycznej, drzew i lasów, a także k-najbliższych sąsiadów
- maszyn wektorów nośnych (SVM), naiwnej klasyfikacji bayesowskiej i klasteryzacji
- udostępniania wytrenowanych modeli za pomocą wielu frameworków
Długo szukałam książki, która spójnie przedstawiałaby algorytm ANN, hiperpłaszczyzny i wybór cech za pomocą losowego lasu. I wtedy pojawiła się ta pozycja!
Vicki Boykis, inżynier uczenia maszynowego w Duo
Ten praktyczny przewodnik zawiera około dwustu oddzielnych receptur pomagających w rozwiązywaniu problemów związanych z uczeniem maszynowym, które możesz napotkać w codziennej pracy. Jeżeli czujesz się pewnie programując w Pythonie oraz z użyciem jego bibliotek, w tym między innymi pandas i scikit-learn, będziesz w stanie rozwiązać wybrane problemy począwszy od wczytywania danych po trenowanie modeli i wykorzystanie sieci neuronowej.
Każda receptura tego uaktualnionego wydania zawiera kod, który można skopiować, wkleić i uruchomić razem z przykładowym zbiorem danych, aby przekonać się, że naprawdę działa. Później w trakcie pracy nad własną aplikacją kod receptury można wstawić, połączyć lub zaadaptować wedle potrzeb. Receptury zawierają także analizę wyjaśniającą rozwiązanie i przedstawiającą jego kontekst.
Dzięki tej książce wyjdziesz poza rozważania teoretyczne i koncepcje, a otrzymasz gotowe szablony pozwalające na opracowanie działających aplikacji, które będą wykorzystywać uczenie maszynowe. W książce znajdziesz receptury dotyczące wielu zagadnień:
- wektorów, macierzy i tablic;
- pracy z danymi w formatach CSV, JSON, SQL, a także z bazami danych, magazynami danych w chmurze oraz danymi, które pochodzą z innych źródeł;
- obsługi danych liczbowych i kategoryzujących, tekstowych, obrazów, a także związanych z datą i godziną;
- redukcji wymiarowości za pomocą wyodrębniania i wyboru cech;
- oceny i wyboru modelu;
- regresji liniowej i logistycznej, drzew i lasów, a także k-najbliższych sąsiadów;
- maszyn wektorów nośnych (SVM), naiwnej klasyfikacji bayesowskiej, klasteryzacji i modeli bazujących na drzewach;
- zapisywania, wczytywania i udostępniania wytrenowanych modeli za pomocą wielu frameworków.
"Obawiałam się, że nigdy nie znajdę książki z recepturami, która spójnie przedstawiałaby algorytm ANN, hiperpłaszczyzny i wybór cech za pomocą losowego lasu. I wtedy pojawiła się ta pozycja."
Vicki Boykis, inżynier uczenia maszynowego w Duo
Wybrane bestsellery
-
Promocja Promocja 2za1
This practical guide provides more than 200 self-contained recipes to help you solve machine learning challenges you may encounter in your work. If you're comfortable with Python and its libraries, including pandas and scikit-learn, you'll be able to address specific problems, from loading data to training models and leveraging neural networks.Each-
- ePub + Mobi 237 pkt
(228,65 zł najniższa cena z 30 dni)
237.15 zł
279.00 zł (-15%) -
-
Promocja Promocja 2za1
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.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 48 pkt
(34,90 zł najniższa cena z 30 dni)
48.95 zł
89.00 zł (-45%) -
Nowość Promocja Promocja 2za1
Dzięki tej książce opanujesz podstawowe koncepcje związane z użyciem LLM. Poznasz unikatowe cechy i mocne strony kilku najważniejszych modeli (w tym GPT, Gemini, Falcon). Następnie dowiesz się, w jaki sposób LangChain, lekki framework Pythona, pozwala na projektowanie inteligentnych agentów do przetwarzania danych o nieuporządkowanej strukturze. Znajdziesz tu również informacje dotyczące dużych modeli podstawowych, które wykraczają poza obsługę języka i potrafią wykonywać różne zadania związane na przykład z grafiką i dźwiękiem. Na koniec zgłębisz zagadnienia dotyczące ryzyka związanego z LLM, a także poznasz techniki uniemożliwiania tym modelom potencjalnie szkodliwych działań w aplikacji.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 48 pkt
(39,90 zł najniższa cena z 30 dni)
48.95 zł
89.00 zł (-45%) -
Nowość Promocja Promocja 2za1
Na szczęście dzięki tej książce poradzisz sobie z takimi wyzwaniami! Najpierw zapoznasz się z matematycznymi podstawami algorytmów ML i NLP. Zaznajomisz się również z ogólnymi technikami uczenia maszynowego i dowiesz się, w jakim stopniu dotyczą one dużych modeli językowych. Kolejnym zagadnieniem będzie przetwarzanie danych tekstowych, w tym metody przygotowywania tekstu do analizy, po czym przyswoisz zasady klasyfikowania tekstu. Ponadto poznasz zaawansowane aspekty teorii, projektowania i stosowania LLM, wreszcie ― przyszłe trendy w NLP. Aby zdobyć praktyczne umiejętności, będziesz ćwiczyć na przykładach rzeczywistych zagadnień biznesowych i rozwiązań NLP.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 48 pkt
(39,90 zł najniższa cena z 30 dni)
48.95 zł
89.00 zł (-45%) -
Nowość Promocja Promocja 2za1
Inteligencja obliczeniowa w machine learning (ML) to zbiór zaawansowanych technik, za sprawą których komputery mogą rozwiązywać złożone problemy, ucząc się z danych, zamiast polegać na regułach programowania. Dzięki algorytmom genetycznym, inspirowanym naturalną ewolucją, można optymalizować procesy w różnych branżach – od inżynierii, przez biotechnologię, aż po logistykę – bez potrzeby tworzenia dużych baz danych. Algorytmy te pozwalają na rozwiązywanie problemów takich jak dopasowywanie parametrów w symulacjach czy optymalizacja tras, co ma szerokie zastosowanie w codziennych wyzwaniach biznesowych.- Videokurs 134 pkt
(39,90 zł najniższa cena z 30 dni)
134.55 zł
299.00 zł (-55%) -
Nowość Promocja Promocja 2za1
To piąte, zaktualizowane i uzupełnione wydanie bestsellerowego przewodnika po tworzeniu aplikacji internetowych za pomocą Django. Pokazano tu proces planowania i budowy atrakcyjnych aplikacji, rozwiązywania typowych problemów i implementacji najlepszych praktyk programistycznych. Podczas tworzenia aplikacji, takich jak blog, serwis społecznościowy, aplikacja e-commerce i platforma e-learningowa, zapoznasz się z szerokim zakresem zagadnień związanych z tworzeniem złożonych aplikacji internetowych w Pythonie. Krok po kroku, dzięki szczegółowym planom projektów, dowiesz się, jakie korzyści niesie ze sobą praca z Django 5, i zrozumiesz zasady tworzenia aplikacji przy użyciu tego frameworka.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 81 pkt
(39,90 zł najniższa cena z 30 dni)
81.95 zł
149.00 zł (-45%) -
Nowość Promocja Promocja 2za1
W tej książce znajdziesz przejrzystą, praktyczną i kompletną ścieżkę, która doprowadzi Twoją firmę do analitycznej doskonałości! Dzięki lekturze zdobędziesz wiedzę potrzebną do skutecznego wykorzystywania informacji w realizacji celów biznesowych. Jeśli dostrzegasz ograniczenia tradycyjnych metod interpretacji danych, docenisz opisaną tu dynamiczną i realistyczną strategię zwiększania możliwości analitycznych. Dowiesz się, jak wprowadzić inteligentną automatyzację i nowoczesną sztuczną inteligencję, co umożliwi podejmowanie lepszych decyzji w Twoim zespole.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 43 pkt
(38,90 zł najniższa cena z 30 dni)
43.45 zł
79.00 zł (-45%) -
Nowość Promocja Promocja 2za1
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
(32,90 zł najniższa cena z 30 dni)
36.84 zł
67.00 zł (-45%) -
Nowość Promocja Promocja 2za1
Język DAX (Data Analysis Expressions) został stworzony przez firmę Microsoft jako język wyrażeń, służący do pracy z takimi narzędziami analizy danych jak Power BI, Power Pivot w Excelu czy SQL Server Analysis Services. Pozwala tworzyć zaawansowane raporty, analizy biznesowe i dynamiczne wizualizacje danych. Jeśli zamierzasz na poważnie zająć się analizą danych, warto nauczyć się korzystać z języka DAX. Ten kurs pokaże Ci, jakie możliwości oferuje on w tandemie z Power BI – zestawem aplikacji i usług klasy business intelligence od Microsoft, służącym gromadzeniu, zarządzaniu, przetwarzaniu i analizie danych pochodzących z różnych źródeł. Power BI uznaje się aktualnie za najpopularniejsze narzędzie w obszarze business intelligence na rynku.- Videokurs 103 pkt
(39,90 zł najniższa cena z 30 dni)
103.05 zł
229.00 zł (-55%) -
Nowość Promocja Promocja 2za1
Nawet jeśli nie darzysz królowej nauk płomiennym uczuciem, dzięki temu kompleksowemu opracowaniu z łatwością poradzisz sobie z jej lepszym poznaniem. Nie znajdziesz tu skomplikowanych teorii naukowych, tylko przystępnie podane koncepcje matematyczne niezbędne do rozwoju w dziedzinie sztucznej inteligencji, w szczególności do praktycznego stosowania najnowocześniejszych modeli. Poznasz takie zagadnienia jak regresja, sieci neuronowe, sieci konwolucyjne, optymalizacja, prawdopodobieństwo, procesy Markowa, równania różniczkowe i wiele innych w ekskluzywnym kontekście sztucznej inteligencji. Książkę docenią pasjonaci nowych technologii, twórcy aplikacji, inżynierowie i analitycy danych, a także matematycy i naukowcy.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 70 pkt
(39,90 zł najniższa cena z 30 dni)
70.95 zł
129.00 zł (-45%) -
Nowość Promocja Promocja 2za1
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
(36,90 zł najniższa cena z 30 dni)
41.20 zł
74.90 zł (-45%) -
Promocja Promocja 2za1
Web scraping umożliwia automatyczne zbieranie i analizowanie danych z internetu. Pozwala oszczędzać czas, automatyzując rutynowe zadania i umożliwiając analizę danych w czasie rzeczywistym. Jest szeroko stosowany w biznesie – od monitorowania cen konkurencji w e-commerce, przez analizę rynkową w finansach, aż po badania naukowe. Ta cenna w dobie big data umiejętność wspiera codzienną pracę analityków, programistów i przedsiębiorców. Według raportów liczba wyszukiwań związanych z web scrapingiem wzrosła o 30 procent w ciągu ostatnich kilku lat. To pokazuje, jak ważne dla firm jest efektywne pozyskiwanie danych z internetu. Szczególnie efektywnym wyborem jest web scraping w języku Python, który oferuje liczne narzędzia do scrapowania stron internetowych, między innymi Beautiful Soup i Scrapy. Zaletą wyboru Pythona jest także możliwość wizualizacji danych za pomocą matplotlib, co ułatwia ich interpretację. Ponadto technologia webscrapingu stale się rozwija, integrując się z narzędziami do przetwarzania języka naturalnego (NLP) i uczenia maszynowego, co zwiększa jej potencjał w analizie danych. Niezależnie od branży webscraping w Pythonie pozwala maksymalnie wykorzystać potencjał informacji dostępnych w sieci. To inwestycja w umiejętność, która będzie się rozwijać wraz z postępem technologicznym.- Videokurs 89 pkt
(39,90 zł najniższa cena z 30 dni)
89.54 zł
199.00 zł (-55%)
O autorach książki
Kyle Gallatin jest inżynierem oprogramowania na platformie uczenia maszynowego w Etsy. Przez wiele lat pracował jako analityk danych, naukowiec i inżynier uczenia maszynowego.
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
-
Promocja Promocja 2za1
Ta książka będzie świetnym uzupełnieniem wiedzy o Flutterze i Darcie, sprawdzi się również jako wsparcie podczas rozwiązywania konkretnych problemów. Znalazło się tu ponad sto receptur, dzięki którym poznasz tajniki pisania efektywnego kodu, korzystania z narzędzi udostępnianych przez framework Flutter czy posługiwania się rozwiązaniami dostawców usług chmurowych. Dowiesz się, jak należy pracować z bazami Firebase i platformą Google Cloud. Przy czym poszczególne receptury, poza rozwiązaniami problemów, zawierają również nieco szersze omówienia, co pozwoli Ci lepiej wykorzystać zalety Fluttera i Darta — spójnego rozwiązania do wydajnego budowania aplikacji!- PDF + ePub + Mobi
- Druk 37 pkt
(32,90 zł najniższa cena z 30 dni)
37.95 zł
69.00 zł (-45%) -
Promocja Promocja 2za1
Dzięki tej książce nauczysz się programować w języku VBA. Dowiesz się także, w jaki sposób można zautomatyzować wiele żmudnych czynności wykonywanych w Excelu i w innych aplikacjach pakietu MS Office. Naukę rozpoczniesz od podstaw, które podano tu w przystępnej i zrozumiałej formie. Dowiesz się, w jaki sposób można nagrywać makra, a później stopniowo będziesz przechodzić do bardziej złożonych zadań programistycznych. Zapoznasz się też z zaawansowanymi narzędziami wbudowanymi w Excela i przekonasz się, jak bardzo mogą one zwiększyć Twoją produktywność. Dodatkowym plusem jest mnóstwo ćwiczeń, wskazówek i propozycji praktycznych projektów z wykorzystaniem Excela, Worda i PowerPointa. Pracę ułatwią Ci również przykładowe kody i filmy instruktażowe. Korzystaj do woli!- PDF + ePub + Mobi
- Druk 43 pkt
(34,90 zł najniższa cena z 30 dni)
43.45 zł
79.00 zł (-45%) -
Promocja Promocja 2za1
Dzięki tej książce błyskawicznie uzyskasz odpowiedzi na nurtujące programistów pytania o walidację danych w formularzach, testowanie kodu czy powiązanie kodu aplikacji z kodem serwerowym. Dowiesz się również, jak zapewnić sobie możliwość wielokrotnego wykorzystywania kodu i implementacji złożonych operacji w prosty sposób. Znajdziesz tu szereg przykładowych kodów, pogrupowanych tematycznie i dobranych tak, aby ułatwić Ci rozwiązywanie problemów najczęściej pojawiających się podczas pisania aplikacji Reacta. Poszczególne próbki kodu zostały gruntownie objaśnione, dzięki czemu szybko zrozumiesz, w jaki sposób współdziałają komponenty aplikacji Reacta i jego biblioteki. A wtedy w pełni docenisz zalety tego frameworku!- PDF + ePub + Mobi
- Druk 54 pkt
(39,90 zł najniższa cena z 30 dni)
54.45 zł
99.00 zł (-45%) -
Promocja Promocja 2za1
Ta książka przyda się początkującym i średnio zaawansowanym użytkownikom tego systemu. Dzięki niej nauczysz się korzystać z narzędzi graficznych i tych działających w powłoce. Poznasz również podstawy administrowania systemami linuksowymi i przygotujesz się do tego, by sprawnie rozpocząć z nimi pracę. W poszczególnych rozdziałach znajdziesz ponad 250 gotowych receptur, które pomagają poradzić sobie z większością wyzwań stojących przed użytkownikami i administratorami systemów Linux. Plusem publikacji jest to, że zawiera zarówno podstawowe zadania - takie jak instalacja i uruchamianie systemu czy zarządzanie usługami, plikami i katalogami - jak i operacje związane z konfiguracją i zabezpieczaniem sieci. Dodatkowo umieszczono tu rozdział poświęcony instalacji Linuksa na płytce Raspberry Pi, a także szeroki wybór receptur poświęconych rozwiązywaniu typowych problemów tym systemem.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 59 pkt
(39,90 zł najniższa cena z 30 dni)
59.94 zł
109.00 zł (-45%) -
Promocja Promocja 2za1
Ta książka jest praktycznym zbiorem gotowych do użycia receptur, podanych tak, aby maksymalnie ułatwić proces przygotowania danych do analizy. Omówiono tu takie kwestie dotyczące danych jak importowanie, ocena ich jakości, uzupełnianie braków, porządkowanie i agregacja, a także przekształcanie. Poza zwięzłym omówieniem tych zadań zaprezentowano najskuteczniejsze techniki ich wykonywania za pomocą różnych narzędzi: Pandas, NumPy, Matplotlib czy SciPy. W ramach każdej receptury wyjaśniono skutki podjętych działań. Cennym uzupełnieniem jest zestaw funkcji i klas zdefiniowanych przez użytkownika, które służą do automatyzacji oczyszczania danych. Umożliwiają one też dostrojenie procesu do konkretnych potrzeb.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 43 pkt
(29,90 zł najniższa cena z 30 dni)
43.45 zł
79.00 zł (-45%) -
Promocja Promocja 2za1
To drugie, gruntownie zaktualizowane wydanie nieocenionego zbioru receptur, podanych tak, aby maksymalnie ułatwić rozwiązywanie codziennych problemów związanych z budową zapytań SQL. Uwzględniono tu kilka wariantów języka SQL, zaimplementowanych w systemach Oracle, DB2, SQL Server, MySQL i PostgreSQL. W książce znalazły się propozycje zastosowania takich nowoczesnych rozwiązań jak funkcje okna, wspólne wyrażenia tablicowe i rekurencyjne zapytania hierarchiczne. Nie zabrakło receptur opracowanych specjalnie dla analityków danych, umożliwiających zastosowanie mediany odchylenia bezwzględnego i prawa Benforda, a także wyszukiwanie danych tekstowych na podstawie brzmienia słów.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 70 pkt
(39,90 zł najniższa cena z 30 dni)
70.95 zł
129.00 zł (-45%) -
Promocja Promocja 2za1
Oto zbiór aktualnych i kompletnych receptur instruktażowych, z których każda pomaga w rozwiązaniu konkretnego problemu. Wszystkie zostały starannie przetestowane i wielokrotnie udowodniły swoją przydatność. Każdą poprzedzono krótkim wprowadzeniem i omówieniem zastosowanych mechanizmów działania. Ta książka nie jest klasycznym podręcznikiem programowania, jednak z pewnością przyśpieszy praktyczne wykorzystanie możliwości Javy. Wśród receptur znalazł się szeroki zakres zagadnień, od podstawowych operacji na ciągach znaków, poprzez programowanie funkcyjne, po komunikację sieciową, rozwiązania big data i współdziałanie z kodem napisanym w innych językach. W tym wydaniu uwzględniono zmiany wprowadzone w wersjach Javy 12, 13 i 14.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 65 pkt
(39,90 zł najniższa cena z 30 dni)
65.45 zł
119.00 zł (-45%) -
Promocja Promocja 2za1
To zaktualizowane wydanie znakomitego zbioru receptur ułatwiających wykorzystanie potencjału Raspberry Pi. Uwzględniono tu nowe modele tego komputera, a także zmiany i ulepszenia systemu operacyjnego Raspbian. Dodano rozdziały traktujące o dźwięku i automatyce domowej. Te receptury bez trudu wykorzystasz dla zwiększenia wygody we własnym domu. Dzięki lekturze poznasz podstawowe reguły tej technologii, aby łatwiej zrozumieć zagadnienia dotyczące konkretnej płytki czy kodu. Z tej pozycji możesz korzystać podobnie jak z książki kucharskiej: przeczytać od deski do deski albo skupić się na rozwiązaniu jednego, konkretnego problemu. Być może docenisz, że w recepturach dotyczących sprzętu uwzględniono przede wszystkim rozwiązania niewymagające lutowania obwodów.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 54 pkt
(39,90 zł najniższa cena z 30 dni)
54.45 zł
99.00 zł (-45%) -
Promocja Promocja 2za1
Oto zbiór 275 receptur instruktażowych, z których każda pomaga w rozwiązaniu konkretnego problemu. Wszystkie zostały starannie przetestowane i wielokrotnie dowodziły swojej przydatności. Każda z omawianych receptur została poprzedzona krótkim wprowadzeniem i omówieniem zastosowanych mechanizmów działania. Nie jest to klasyczny podręcznik programowania, jednak z pewnością przyśpieszy naukę praktycznego wykorzystania możliwości R. Jeśli masz już pewne doświadczenie z tym językiem, odświeżysz swoją wiedzę i uzyskasz szerszą perspektywę. Wśród receptur znajdziesz obejmujące szeroki zakres zadania - od podstawowych operacji na danych wejściowych i wyjściowych, poprzez statystykę ogólną, aż po grafikę i regresję liniową. Dowiesz się również, jak wykorzystać język R do wizualizacji danych za pomocą ciekawych wykresów graficznych.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 48 pkt
(34,90 zł najniższa cena z 30 dni)
48.95 zł
89.00 zł (-45%) -
Promocja Promocja 2za1
Sięgnij po tę książkę, jeśli jesteś odpowiedzialny za bezpieczeństwo systemu linuksowego. Zawarto tu szereg porad i wskazówek dotyczących konfiguracji jądra, bezpieczeństwa systemu plików i sieci oraz różnych narzędzi usprawniających administrowanie systemem. Nie zabrakło omówienia specjalnych dystrybucji Linuksa, opracowanych z myślą o monitorowaniu bezpieczeństwa. Zaprezentowano zagadnienia dotyczące skanowania w poszukiwaniu luk, wykrywania włamań oraz audytowania systemu Linux. Ciekawym tematem zawartym w książce są zasady bezpiecznego korzystania z takich usług jak HTTPD, FTP i telnet. Zrozumienie zaprezentowanych tu treści jest łatwiejsze dzięki licznym praktycznym przykładom.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 43 pkt
(29,90 zł najniższa cena z 30 dni)
43.45 zł
79.00 zł (-45%)
Ebooka "Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. Wydanie II" 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 »
Recenzje książki: Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. Wydanie II (1)
Poniższe recenzje mogły powstać po przekazaniu recenzentowi darmowego egzemplarza poszczególnych utworów bądź innej zachęty do jej napisania np. zapłaty.
-
Recenzja: czytanepodchmurka Rutkowska PaulinaRecenzja dotyczy produktu: ksiązka drukowanaCzy recenzja była pomocna:
Prawdziwa, a przede wszystkim praktyczna gratka dla sympatyków uczenia maszynowego. 👩🏻💻 Dzięki temu podręcznikowi dowiedziałam się jak skutecznie wykorzystać Pythona, jak i jego biblioteki w zakresie pracy nad danymi. 🐍 Dzięki zaktualizowanej i usystematyzowanej wiedzy, użytkownik może skorzystać z ponad dwustu receptur. Dużym ułatiweniem jest to, że możemy skopiować kod, a następnie zoptymailozować go pod własne potrzeby. ⌨ Oprócz tego, w podręczniku znajdziemy przykładowy zbiór danych, co pozwala nam na testowanie przedstawionych receptur. "Uczenie maszynowe w Pythonie" to podręcznik, który nie bazuje jedynie na teorii ale pozwala nam na tworzenie aplikacji. Jako użytkownik dowiedziałam się jak pracować z danymi, bazami i magazynami danych. Nauczyłam się również, w jaki spośób dokonać redukcji wymiarowości, a także jak dokonać wyboru modeli. I chociaż na studiach uczyłam się czym jest regresja liniowa i logistyczna, to teraz miałam możliwość odświeżenia sobie tej wiedzy. 🖥
Szczegóły książki
- Dane producenta
- » Dane producenta:
- Tytuł oryginału:
- Machine Learning with Python Cookbook: Practical Solutions from Preprocessing to Deep Learning, 2nd Edition
- Tłumaczenie:
- Robert Górczyński
- ISBN Książki drukowanej:
- 978-83-289-0811-6, 9788328908116
- Data wydania książki drukowanej :
- 2024-04-23
- ISBN Ebooka:
- 978-83-289-0812-3, 9788328908123
- Data wydania ebooka :
-
2024-04-23
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:
- 218870
- Rozmiar pliku Pdf:
- 4MB
- Rozmiar pliku ePub:
- 5.1MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 11.3MB
- Pobierz przykładowy rozdział PDF »
- Przykłady na ftp » 63.8kB
Helion SA
ul. Kościuszki 1C
41-100 Gliwice
e-mail: gpsr@helion.pl
- Zgłoś erratę
- Serie wydawnicze: Receptury
Spis treści książki
-
Wprowadzenie
- 1.0. Wprowadzenie
- 1.1. Tworzenie wektora
- 1.2. Tworzenie macierzy
- 1.3. Tworzenie macierzy rzadkiej
- 1.4. Wstępna alokacja tablicy NumPy
- 1.5. Pobieranie elementów
- 1.6. Opisywanie macierzy
- 1.7. Przeprowadzanie operacji na wszystkich elementach
- 1.8. Znajdowanie wartości maksymalnej i minimalnej
- 1.9. Obliczanie średniej, wariancji i odchylenia standardowego
- 1.10. Zmiana kształtu tablicy
- 1.11. Transponowanie wektora lub macierzy
- 1.12. Spłaszczanie macierzy
- 1.13. Znajdowanie rzędu macierzy
- 1.14. Pobieranie przekątnej macierzy
- 1.15. Obliczanie śladu macierzy
- 1.16. Obliczanie iloczynu skalarnego
- 1.17. Dodawanie i odejmowanie macierzy
- 1.18. Mnożenie macierzy
- 1.19. Odwracanie macierzy
- 1.20. Generowanie liczb losowych
- 2.0. Wprowadzenie
- 2.1. Wczytywanie przykładowego zbioru danych
- 2.2. Tworzenie symulowanego zbioru danych
- 2.3. Wczytywanie pliku CSV
- 2.4. Wczytywanie pliku Excela
- 2.5. Wczytywanie pliku JSON
- 2.6. Wczytywanie pliku Parquet
- 2.7. Wczytywanie pliku Avro
- 2.8. Wykonywanie zapytań do bazy danych SQLite
- 2.9. Wykonywanie zapytań do zdalnej bazy danych SQL
- 2.10. Wczytywanie danych z Google Sheets
- 2.11. Wczytywanie danych z kubełka S3
- 2.12. Wczytywanie danych nieposiadających struktury
- 3.0. Wprowadzenie
- 3.1. Tworzenie ramki danych
- 3.2. Opisywanie danych
- 3.3. Poruszanie się po ramce danych
- 3.4. Pobieranie wierszy na podstawie pewnych warunków
- 3.5. Sortowanie wartości
- 3.6. Zastępowanie wartości
- 3.7. Zmiana nazwy kolumny
- 3.8. Znajdowanie wartości minimalnej, maksymalnej, sumy, średniej i liczby elementów w kolumnie
- 3.9. Znajdowanie unikatowych wartości
- 3.10. Obsługa brakujących wartości
- 3.11. Usuwanie kolumn
- 3.12. Usuwanie wiersza
- 3.13. Usuwanie powielonych wierszy
- 3.14. Grupowanie wierszy według wartości
- 3.15. Grupowanie wierszy według czasu
- 3.16. Agregowanie operacji i danych statystycznych
- 3.17. Iterowanie przez kolumnę
- 3.18. Wywoływanie funkcji dla wszystkich elementów kolumny
- 3.19. Wywoływanie funkcji dla grupy
- 3.20. Konkatenacja obiektów typu DataFrame
- 3.21. Złączanie obiektów typu DataFrame
- 4.0. Wprowadzenie
- 4.1. Przeskalowywanie cechy
- 4.2. Standaryzowanie cechy
- 4.3. Normalizowanie obserwacji
- 4.4. Generowanie cech wielomianowych i interakcji
- 4.5. Transformacja cech
- 4.6. Wykrywanie elementów odstających
- 4.7. Obsługa elementów odstających
- 4.8. Dyskretyzacja cech
- 4.9. Grupowanie obserwacji przy użyciu klastra
- 4.10. Usuwanie obserwacji, w których brakuje wartości
- 4.11. Uzupełnianie brakujących wartości
- 5.0. Wprowadzenie
- 5.1. Kodowanie nominalnych cech kategoryzujących
- 5.2. Kodowanie porządkowych cech kategoryzujących
- 5.3. Kodowanie słowników cech
- 5.4. Wstawianie brakujących wartości klas
- 5.5. Obsługa niezrównoważonych klas
- 6.0. Wprowadzenie
- 6.1. Oczyszczanie tekstu
- 6.2. Przetwarzanie i oczyszczanie danych HTML
- 6.3. Usuwanie znaku przestankowego
- 6.4. Tokenizacja tekstu
- 6.5. Usuwanie słów o małym znaczeniu
- 6.6. Stemming słów
- 6.7. Oznaczanie części mowy
- 6.8. Rozpoznawanie nazwanych jednostek
- 6.9. Kodowanie tekstu za pomocą modelu worka słów
- 6.10. Określanie wagi słów
- 6.11. Używanie wektorów tekstu do obliczania podobieństwa tekstu w zapytaniu wyszukiwania
- 6.12. Używanie klasyfikatora analizy sentymentu
- 7.0. Wprowadzenie
- 7.1. Konwertowanie ciągu tekstowego na datę
- 7.2. Obsługa stref czasowych
- 7.3. Pobieranie daty i godziny
- 7.4. Podział danych daty na wiele cech
- 7.5. Obliczanie różnicy między datami
- 7.6. Kodowanie dni tygodnia
- 7.7. Tworzenie cechy opóźnionej w czasie
- 7.8. Użycie okien upływającego czasu
- 7.9. Obsługa brakujących danych w serii danych zawierających wartości daty i godziny
- 8.0. Wprowadzenie
- 8.1. Wczytywanie obrazu
- 8.2. Zapisywanie obrazu
- 8.3. Zmiana wielkości obrazu
- 8.4. Kadrowanie obrazu
- 8.5. Rozmywanie obrazu
- 8.6. Wyostrzanie obrazu
- 8.7. Zwiększanie kontrastu
- 8.8. Izolowanie kolorów
- 8.9. Progowanie obrazu
- 8.10. Usuwanie tła obrazu
- 8.11. Wykrywanie krawędzi
- 8.12. Wykrywanie narożników w obrazie
- 8.13. Tworzenie cech w uczeniu maszynowym
- 8.14. Użycie histogramu koloru jako cechy
- 8.15. Użycie wytrenowanych embeddingów jako cech
- 8.16. Wykrywanie obiektów za pomocą OpenCV
- 8.17. Klasyfikowanie obrazów za pomocą PyTorch
- 9.0. Wprowadzenie
- 9.1. Redukowanie cech za pomocą głównych składowych
- 9.2. Redukowanie cech, gdy dane są liniowo nierozłączne
- 9.3. Redukowanie cech przez maksymalizację rozłączności klas
- 9.4. Redukowanie cech za pomocą rozkładu macierzy
- 9.5. Redukowanie cech w rzadkich danych
- 10.0. Wprowadzenie
- 10.1. Progowanie wariancji cechy liczbowej
- 10.2. Progowanie wariancji cechy binarnej
- 10.3. Obsługa wysoce skorelowanych cech
- 10.4. Usuwanie nieistotnych dla klasyfikacji cech
- 10.5. Rekurencyjne eliminowanie cech
- 11.0. Wprowadzenie
- 11.1. Modele sprawdzianu krzyżowego
- 11.2. Tworzenie modelu regresji bazowej
- 11.3. Tworzenie modelu klasyfikacji bazowej
- 11.4. Ocena prognoz klasyfikatora binarnego
- 11.5. Ocena progowania klasyfikatora binarnego
- 11.6. Ocena prognoz klasyfikatora wieloklasowego
- 11.7. Wizualizacja wydajności klasyfikatora
- 11.8. Ocena modelu regresji
- 11.9. Ocena modelu klasteryzacji
- 11.10. Definiowanie niestandardowych współczynników oceny modelu
- 11.11. Wizualizacja efektu wywieranego przez wielkość zbioru uczącego
- 11.12. Tworzenie raportu tekstowego dotyczącego współczynnika oceny
- 11.13. Wizualizacja efektu wywieranego przez zmianę wartości hiperparametrów
- 12.0. Wprowadzenie
- 12.1. Wybór najlepszych modeli przy użyciu wyczerpującego wyszukiwania
- 12.2. Wybór najlepszych modeli za pomocą przeszukiwania losowego
- 12.3. Wybór najlepszych modeli z wielu algorytmów uczenia maszynowego
- 12.4. Wybór najlepszych modeli na etapie przygotowywania danych
- 12.5. Przyspieszanie wyboru modelu za pomocą równoległości
- 12.6. Przyspieszanie wyboru modelu przy użyciu metod charakterystycznych dla algorytmu
- 12.7. Ocena wydajności po wyborze modelu
- 13.0. Wprowadzenie
- 13.1. Wyznaczanie linii
- 13.2. Obsługa wpływu interakcji
- 13.3. Wyznaczanie zależności nieliniowej
- 13.4. Redukowanie wariancji za pomocą regularyzacji
- 13.5. Redukowanie cech za pomocą regresji metodą LASSO
- 14.0. Wprowadzenie
- 14.1. Trenowanie klasyfikatora drzewa decyzyjnego
- 14.2. Trenowanie regresora drzewa decyzyjnego
- 14.3. Wizualizacja modelu drzewa decyzyjnego
- 14.4. Trenowanie klasyfikatora losowego lasu
- 14.5. Trenowanie regresora losowego lasu
- 14.6. Ocena losowego lasu za pomocą estymatora błędu out-of-bag
- 14.7. Identyfikacja ważnych cech w losowych lasach
- 14.8. Wybór ważnych cech w losowym lesie
- 14.9. Obsługa niezrównoważonych klas
- 14.10. Kontrolowanie wielkości drzewa
- 14.11. Poprawa wydajności za pomocą wzmocnienia
- 14.12. Wytrenowanie modelu XGBoost
- 14.13. Poprawianie wydajności w czasie rzeczywistym za pomocą LightGBM
- 15.0. Wprowadzenie
- 15.1. Wyszukiwanie najbliższych sąsiadów obserwacji
- 15.2. Tworzenie klasyfikatora k najbliższych sąsiadów
- 15.3. Ustalanie najlepszej wielkości sąsiedztwa
- 15.4. Tworzenie klasyfikatora najbliższych sąsiadów opartego na promieniu
- 15.5. Wyszukiwanie przybliżonych najbliższych sąsiadów
- 15.6. Ocena przybliżonych najbliższych sąsiadów
- 16.0. Wprowadzenie
- 16.1. Trenowanie klasyfikatora binarnego
- 16.2. Trenowanie klasyfikatora wieloklasowego
- 16.3. Redukcja wariancji poprzez regularyzację
- 16.4. Trenowanie klasyfikatora na bardzo dużych danych
- 16.5. Obsługa niezrównoważonych klas
- 17.0. Wprowadzenie
- 17.1. Trenowanie klasyfikatora liniowego
- 17.2. Obsługa liniowo nierozdzielnych klas przy użyciu funkcji jądra
- 17.3. Określanie prognozowanego prawdopodobieństwa
- 17.4. Identyfikacja wektorów nośnych
- 17.5. Obsługa niezrównoważonych klas
- 18.0. Wprowadzenie
- 18.1. Trenowanie klasyfikatora dla cech ciągłych
- 18.2. Trenowanie klasyfikatora dla cech dyskretnych lub liczebnych
- 18.3. Trenowanie naiwnego klasyfikatora bayesowskiego dla cech binarnych
- 18.4. Kalibrowanie prognozowanego prawdopodobieństwa
- 19.0. Wprowadzenie
- 19.1. Klasteryzacja za pomocą k średnich
- 19.2. Przyspieszanie klasteryzacji za pomocą k średnich
- 19.3. Klasteryzacja za pomocą algorytmu meanshift
- 19.4. Klasteryzacja za pomocą algorytmu DBSCAN
- 19.5. Klasteryzacja za pomocą łączenia hierarchicznego
- 20.0. Wprowadzenie
- 20.1. Utworzenie tensora
- 20.2. Utworzenie tensora z poziomu NumPy
- 20.3. Utworzenie tensora rzadkiego
- 20.4. Wybór elementów tensora
- 20.5. Opisanie tensora
- 20.6. Przeprowadzanie operacji na elementach tensora
- 20.7. Wyszukiwanie wartości minimalnej i maksymalnej
- 20.8. Zmiana kształtu tensora
- 20.9. Transponowanie tensora
- 20.10. Spłaszczanie tensora
- 20.11. Obliczanie iloczynu skalarnego
- 20.12. Mnożenie tensorów
- 21.0. Wprowadzenie
- 21.1. Używanie silnika Autograd frameworka PyTorch
- 21.2. Przygotowywanie danych dla sieci neuronowej
- 21.3. Projektowanie sieci neuronowej
- 21.4. Trenowanie klasyfikatora binarnego
- 21.5. Trenowanie klasyfikatora wieloklasowego
- 21.6. Trenowanie regresora
- 21.7. Generowanie prognoz
- 21.8. Wizualizacja historii trenowania
- 21.9. Redukcja nadmiernego dopasowania za pomocą regularyzacji wagi
- 21.10. Redukcja nadmiernego dopasowania za pomocą techniki wcześniejszego zakończenia procesu uczenia
- 21.11. Redukcja nadmiernego dopasowania za pomocą techniki porzucenia
- 21.12. Zapisywanie postępu modelu uczącego
- 21.13. Dostrajanie sieci neuronowej
- 21.14. Wizualizacja sieci neuronowej
- 22.0. Wprowadzenie
- 22.1. Wytrenowanie sieci neuronowej na potrzeby klasyfikacji obrazów
- 22.2. Wytrenowanie sieci neuronowej na potrzeby klasyfikacji tekstu
- 22.3. Dostrajanie wytrenowanego modelu na potrzeby klasyfikacji obrazu
- 22.4. Dostrajanie wytrenowanego modelu na potrzeby klasyfikacji tekstu
- 23.0. Wprowadzenie
- 23.1. Zapisywanie i wczytywanie modelu biblioteki scikit-learn
- 23.2. Zapisywanie i wczytywanie modelu biblioteki TensorFlow
- 23.3. Zapisywanie i wczytywanie modelu PyTorch
- 23.4. Udostępnianie modeli scikit-learn
- 23.5. Udostępnianie modeli TensorFlow
- 23.6. Udostępnianie modeli PyTorch za pomocą Seldon
1. Wektor, macierz i tablica
2. Wczytywanie danych
3. Przygotowywanie danych
4. Obsługa danych liczbowych
5. Obsługa danych kategoryzujących
6. Obsługa tekstu
7. Obsługa daty i godziny
8. Obsługa obrazów
9. Redukcja wymiarowości za pomocą wyodrębniania cech
10. Redukcja wymiarowości za pomocą wyboru cech
11. Ocena modelu
12. Wybór modelu
13. Regresja liniowa
14. Drzewa i lasy
15. Algorytm k najbliższych sąsiadów
16. Regresja logistyczna
17. Maszyna wektora nośnego
18. Naiwny klasyfikator bayesowski
19. Klasteryzacja
20. Tensory w PyTorch
21. Sieci neuronowe
22. Sieci neuronowe dla danych pozbawionych struktury
23. Zapisywanie, wczytywanie i udostępnianie wytrenowanych modeli
Helion - inne książki
-
Nowość Promocja Promocja 2za1
Wielu programistów szuka prostego, bardziej intuicyjnego sposobu na tworzenie aplikacji. Przeszkadza im złożoność języków programowania, nieczytelność ich składni i stopień skomplikowania konfiguracji. W trakcie poszukiwań narzędzi zapewniających prostotę i dużą wydajność trafiają często na stworzony przez inżynierów Google język Go i... okazuje się, że spełnia on te oczekiwania, jest prosty jak Python i wydajny jak Java. Jeśli i Ty chcesz tworzyć aplikacje szybciej i efektywniej, nie tracić przy tym czasu na skomplikowane konfiguracje czy debugowanie, ta książka jest dla Ciebie.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 51 pkt
(48,30 zł najniższa cena z 30 dni)
51.75 zł
69.00 zł (-25%) -
Nowość Promocja Promocja 2za1
Potraktuj tę książkę jako świetnego towarzysza wycieczek. Zawarte w tym przewodniku barwne ilustracje i wyczerpujące, przejrzyście podane informacje sprawią, że inaczej spojrzysz na różne elementy konstrukcji technicznych. Zrozumiesz fascynujące szczegóły działania urządzeń stworzonych przez ludzi. Nauczysz się rozpoznawać cechy charakterystyczne sieci elektroenergetycznej, dróg, kolei, mostów, tuneli, dróg wodnych i innych rozwiązań technicznych. Przekonasz się, jak wielką przyjemność daje „wypatrywanie infrastruktury”, a odkrywanie przeznaczenia napotkanych urządzeń stanie się Twoim hobby!- PDF + ePub + Mobi
- Druk 44 pkt
(38,94 zł najniższa cena z 30 dni)
44.93 zł
59.90 zł (-25%) -
Nowość Promocja Promocja 2za1
Dzięki tej książce dobrze zrozumiesz działanie Gita. Wiedza jest w niej przekazywana w prosty i konsekwentny sposób, a zastosowane techniki wizualne, opowiadane historie i liczne praktyczne ćwiczenia pozwolą Ci na skuteczną naukę krok po kroku. Stopniowo będziesz się zapoznawać z kluczowymi informacjami i dogłębnie zrozumiesz znaczenie poszczególnych terminów i koncepcji. Książkę docenią zwłaszcza osoby używające Gita w projektach prywatnych lub zawodowych, na przykład studenci i uczestnicy kursów programowania, młodsi programiści, specjaliści przetwarzania danych i pisarze techniczni.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 43 pkt
(39,90 zł najniższa cena z 30 dni)
43.45 zł
79.00 zł (-45%) -
Nowość Promocja Promocja 2za1
To interesujące, zwięzłe i wyjątkowo praktyczne wprowadzenie do programowania w języku JavaScript. Już podczas lektury pierwszych stron zaczniesz pisać własny kod, będziesz znajdować rozwiązania różnych wyzwań, a także tworzyć aplikacje internetowe i zabawne gry. Rozpoczniesz od poznania podstawowych koncepcji stosowanych w programowaniu, takich jak zmienne, tablice, obiekty, funkcje, konstrukcje warunkowe, pętle itd. Następnie nauczysz się łączyć skrypty JavaScript z kodem HTML i CSS, aby tworzyć interaktywne aplikacje internetowe. Ze swoich nowych umiejętności skorzystasz podczas pracy nad trzema większymi projektami: grą w stylu Pong, aplikacją generującą muzykę i platformą przeznaczoną do wizualizacji danych pobranych za pomocą API.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 54 pkt
(39,90 zł najniższa cena z 30 dni)
54.45 zł
99.00 zł (-45%) -
Bestseller Nowość Promocja Promocja 2za1
O sztucznej inteligencji jest ostatnio bardzo głośno, to nośny temat, nierzadko przedstawiany w tonie sensacyjnym. Czy AI nas zniewoli? Czy wymknie się spod kontroli? A może zabierze nam pracę i zmieni nasze życie w bezproduktywny koszmar? Rzeczywistość wygląda zgoła inaczej, niż zdają się sugerować clickbaitowe nagłówki w prasie i mediach społecznościowych. Sztuczna inteligencja jest obecna w naszym życiu od wielu lat, choć często nie zdajemy sobie z tego sprawy. Służy nam pomocą, gdy szukamy czegoś w sieci, kiedy chcemy coś przetłumaczyć, kupić, porównać albo dotrzeć z miejsca A do miejsca B. Odsiewa dla nas spam w poczcie internetowej i chroni nasze urządzenia elektroniczne przed cyberatakami. Oczywiście, ma swoje mroczne strony i tych także powinniśmy być świadomi.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 32 pkt
(29,90 zł najniższa cena z 30 dni)
32.45 zł
59.00 zł (-45%) -
Nowość Promocja Promocja 2za1
Fusion to oprogramowanie firmy Autodesk, umożliwiające modelowanie 3D, CAD, CAM, CAE i PCB. Jego zastosowanie znacznie upraszcza i przyspiesza projektowanie, a także wytwarzanie nowych produktów. Dostępny w chmurze Autodesk Fusion oferuje rozmaite środowiska, takie jak Simulation, służące do obliczeń, analiz i symulacji, Render, przeznaczone do wizualizacji i renderingów, czy Animation, dzięki któremu można tworzyć filmy demonstrujące kolejność montażu elementów składowych urządzeń.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 43 pkt
(39,90 zł najniższa cena z 30 dni)
43.45 zł
79.00 zł (-45%) -
Bestseller Nowość Promocja Promocja 2za1
Aż 95 procent Wszechświata pozostaje niewidoczne i niezbadane. Brian Clegg zaprasza do odkrycia dwóch największych zagadek Kosmosu — ciemnej materii i ciemnej energii. W książce demaskuje te nieuchwytne koncepty, prowadząc czytelnika przez fascynującą historię odkryć, które zmieniły nasze rozumienie Wszechświata. Od teoretycznych początków aż po najnowsze badania, wyjaśnia, jak odkryto istnienie ciemnej materii i ciemnej energii, w jaki sposób te tajemnicze siły kształtują galaktyki i inne obiekty kosmiczne, a także jak wpływają na przyszłość Wszechświata. Jednocześnie stawia fundamentalne pytanie, czy uda się kiedyś w pełni je zrozumieć. Ciemna materia i ciemna energia to nie tylko fascynująca podróż przez naukę, ale również zaproszenie do jednej z największych przygód ludzkiego umysłu — zrozumienia tego, co ukryte i nieznane.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 30 pkt
(27,90 zł najniższa cena z 30 dni)
30.20 zł
54.90 zł (-45%) -
Nowość Promocja Promocja 2za1
Rola administratora sieci komputerowej zaczyna się od jej skonfigurowania, jednak na tym absolutnie się nie kończy. Dalej musi on zadbać o to, by sieć działała poprawnie - jeśli cokolwiek pójdzie nie tak, administrator szybko dowie się o tym od użytkowników i zostanie poproszony, by równie szybko przywrócił ją do stanu poprzedniego. Drobnostka, jeśli problem okazuje się błahy i prosty do rozwiązania. Prawdziwe wyzwanie zaczyna się wtedy, kiedy naprawa usterki wymaga dogłębnej znajomości sieci, jej silnych i mocnych stron, a także metod radzenia sobie z awariami. Na szczęście powstała ta książka.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 92 pkt
(39,90 zł najniższa cena z 30 dni)
92.95 zł
169.00 zł (-45%) -
Nowość Promocja Promocja 2za1
Ta fantastyczna książka, pełna zabawnej narracji i praktycznych przykładów, nauczy Cię myślenia architektonicznego. Została ona, podobnie jak inne pozycje z serii Rusz głową!, przygotowana na bazie odkryć nauk poznawczych i neurofizjologii. Właśnie dzięki temu zaangażujesz swój mózg, użyjesz wielu zmysłów i niepostrzeżenie zrozumiesz dwa prawa architektury oprogramowania i cztery opisujące ją wymiary. Mistrzowsko opanujesz cechy i style architektury, a także nauczysz się określać logiczne komponenty systemów. Efekt? Zdobędziesz świetną orientację w świecie architektury oprogramowania. A wszystkiego nauczysz się, rozwiązując łamigłówki, wykonując praktyczne ćwiczenia, tworząc architektury ? i wybuchając głośnym śmiechem!- Druk 70 pkt
(39,90 zł najniższa cena z 30 dni)
70.95 zł
129.00 zł (-45%) -
Nowość Promocja Promocja 2za1
Tę praktyczną książkę docenią programiści C#. Zaczniesz od zapoznania się z zasadami działania algorytmów, aby później przejść do różnych struktur danych: tablic, list, stosów, kolejek, słowników i zbiorów. Poszczególne przykłady zostały zilustrowane fragmentami kodu i rysunkami. Opanujesz także sortowanie tablic przy użyciu rozmaitych algorytmów, co solidnie ugruntuje Twoje umiejętności. Następnie poznasz bardziej złożone struktury danych i algorytmy służące do różnych zadań, jak wyznaczanie najkrótszej ścieżki w grafie czy rozwiązywanie łamigłówek. W ten sposób nauczysz się budować w języku C# komponenty algorytmiczne, które bez problemu zastosujesz w rozmaitych aplikacjach, również internetowych i na platformy mobilne.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 48 pkt
(39,90 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: Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. Wydanie II Kyle Gallatin, Chris Albon
(3)(2)
(0)
(1)
(0)
(0)
(0)
więcej opinii