Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow. Wydanie II
- Autor:
- Aurélien Géron
- Wydawnictwo:
- Helion
- Wydawnictwo:
- Helion
- Ocena:
- 5.0/6 Opinie: 19
- Stron:
- 768
- Druk:
- oprawa zintegrowana
- Dostępne formaty:
-
PDFePubMobi
Sprawdź nowe wydanie
Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. Wydanie III
Aurélien Géron
Opis
książki
:
Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow. Wydanie II
W 2006 roku świat nauki zafascynował się głębokimi sieciami neuronowymi. Wbrew wcześniejszym przekonaniom okazało się, że ich uczenie jest możliwe. Technika ta została nazwana uczeniem głębokim. Wymagała zapewnienia olbrzymiej mocy obliczeniowej i potężnych ilości danych, jednak potencjał wytrenowanych sieci głębokich był niesamowity. Kolejne lata przyniosły bujny rozwój tej technologii w wielu obszarach, co pozwoliło na tworzenie przeróżnych zaawansowanych produktów. Prace nad nowymi zastosowaniami sieci głębokich trwają. Wszystko wskazuje na to, że już wkrótce zdominują one większość dziedzin naszego życia.
To drugie wydanie bestsellerowego przewodnika po technikach uczenia maszynowego. Wystarczą minimalne umiejętności programistyczne, aby dzięki tej książce nauczyć się budowania i trenowania głębokiej sieci neuronowej. Zawarto tu minimum teorii, a proces nauki jest ułatwiony przez liczne przykłady i ćwiczenia. Wykorzystano gotowe rozwiązania i przedstawiono zasady pracy ze specjalistycznymi narzędziami, w tym z TensorFlow 2, najnowszą odsłoną modułu. W efekcie niepostrzeżenie przyswoisz niezbędny zasób pojęć i narzędzi służących do tworzenia systemów inteligentnych. Poznasz różnorodne techniki i zaczniesz samodzielnie ich używać. Po lekturze będziesz biegle posługiwać się najnowszymi technologiami sztucznej inteligencji!
W tej książce między innymi:
- podstawy uczenia maszynowego i rozpoczęcie pracy z TensorFlow
- techniki wykrywania obiektów, segmentacji semantycznej i mechanizmy uwagi
- interfejs Keras, narzędzia TF Transform i TF Serving
- wdrażanie modeli TensorFlow
- techniki uczenia nienadzorowanego, wykrywanie anomalii oraz biblioteka TF Agents
TensorFlow 2: źródło magii zaawansowanych technologii!
Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn, Keras i TensorFlow
W wyniku szeregu niedawnych, przełomowych odkryć, proces uczenia głębokiego wprowadził zupełnie nową jakość do dziedziny uczenia maszynowego. Obecnie nawet programiści zupełnie niezaznajomieni z tą technologią mogą korzystać z prostych, skutecznych narzędzi pozwalających na implementowanie programów uczących się z danych. Nowe wydanie niniejszego bestsellera zawiera konkretne przykłady, minimalną ilość teorii i wykorzystuje gotowe platformy produkcyjne języka Python, mające za zadanie ukazanie w intuicyjny sposób pojęć i narzędzi służących do tworzenia systemów inteligentnych.
Poznasz różnorodne techniki, których szybko nauczysz się samodzielnie używać. Ćwiczenia umieszczone na końcu każdego rozdziału pozwolą przyswoić zdobytą wiedzę. Wystarczy odrobina umiejętności programistycznych, aby rozpocząć swoją przygodę z uczeniem maszynowym. Kod źródłowy dostępny jest na stronie wydawnictwa Helion, a jego najnowszą (anglojęzyczna) wersję znajdziesz w serwisie GitHub. Został on zaktualizowany o możliwości modułu TensorFlow 2 i najnowszej wersji Scikit-Learn.
- Poznaj podstawy uczenia maszynowego na przykładowym, całościowym projekcie wykorzystującym moduły Scikit-Learn i pandas.
- Za pomocą modułu TensorFlow 2 stwórz i wytrenuj wiele różnych struktur sieci neuronowych służących do klasyfikowania danych i regresji.
- Odkryj techniki wykrywania obiektów, segmentacji semantycznej, mechanizmy uwagi, modele językowe, sieci GAN itd.
- Skorzystaj z interfejsu Keras, oficjalnego, wyspecjalizowanego interfejsu API, wykorzystywanego w module TensorFlow 2.
- Przygotowuj modele TensorFlow do środowiska produkcyjnego za pomocą interfejsów danych, strategii rozproszonych, a także narzędzi TF Transform i TF-Serving.
- Wdrażaj modele do platformy GCP lub do urządzeń mobilnych.
- Stosuj techniki uczenia nienadzorowanego, takie jak redukcja wymiarowości, analiza skupień czy wykrywanie anomalii.
- Twórz autonomiczne agenty uczenia przez wzmacnianie, a także naucz się korzystać z biblioteki TF-Agents.
"Wyjątkowe źródło wiedzy o uczeniu maszynowym. Znajdziesz tu rozsądne, intuicyjne objaśnienia, a także mnóstw praktycznych porad."
Francois Chollet, Twórca interfejsu Keras, autor książki Deep Learning. Praca z językiem Python i biblioteką Keras.
"Książka ta stanowi znakomite wprowadzenie do teoretycznych i praktycznych rozważań na temat rozwiązywania problemów za pomocą sieci neuronowych; polecam tę książkę każdej osobie zainteresowanej praktycznymi aspektami uczenia maszynowego."
Pete Warden, Mobile lead projektu TensorFlow
Wybrane bestsellery
-
Promocja
Głębokie sieci neuronowe mają niesamowity potencjał. Osiągnięcia ostatnich lat nadały procesom uczenia głębokiego zupełnie nową jakość. Obecnie nawet programiści niezaznajomieni z tą technologią mogą korzystać z prostych i niezwykle skutecznych narzędzi, pozwalających na sprawne implementowanie programów uczących się z danych.- Druk 89 pkt
(39,90 zł najniższa cena z 30 dni)
89.50 zł
179.00 zł (-50%) -
Promocja
Through a recent series of breakthroughs, deep learning has boosted the entire field of machine learning. Now, even programmers who know close to nothing about this technology can use simple, efficient tools to implement programs capable of learning from data. This bestselling book uses concrete examples, minimal theory, and production-ready Python- ePub + Mobi 288 pkt
(271,15 zł najniższa cena z 30 dni)
288.15 zł
339.00 zł (-15%) -
Promocja
Ta książka jest praktycznym podręcznikiem tworzenia systemów inteligentnych. Przedstawiono tu najważniejsze zagadnienia teoretyczne dotyczące uczenia maszynowego i sieci neuronowych. W zrozumiały sposób zaprezentowano koncepcje i narzędzia służące do tworzenia systemów inteligentnych. Opisano Scikit-Learn i TensorFlow — środowiska produkcyjne języka Python — i pokazano krok po kroku, w jaki sposób wykorzystuje się je do implementacji sieci neuronowych. Liczne praktyczne przykłady i ćwiczenia pozwolą na pogłębienie i utrwalenie zdobytej wiedzy. Jeśli tylko potrafisz posługiwać się Pythonem, dzięki tej przystępnie napisanej książce szybko zaczniesz implementować systemy inteligentne.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 44 pkt
(34,90 zł najniższa cena z 30 dni)
44.50 zł
89.00 zł (-50%) -
Nowość Promocja
Sztuczna inteligencja stale się rozwija. Właściwie codziennie słyszymy o jej rosnących możliwościach, nowych osiągnięciach i przyszłości, jaką nam przyniesie. Jednak w tej książce skupiamy się nie na przyszłości, a na teraźniejszości i praktycznym obliczu AI - na usługach, które świadczy już dziś. Większość najciekawszych zastosowań sztucznej inteligencji bazuje na ML (uczenie maszynowe, ang. machine learning), NLP (przetwarzanie języka naturalnego, ang. natural language processing) i architekturze RAG (ang. retrieval augmented generation) zwiększającej możliwości tzw. dużych modeli językowych (LLM, ang. large language model). Stanowią one podwaliny budowy systemów AI, bez których te systemy często wcale nie mogłyby powstać.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 39 pkt
(37,89 zł najniższa cena z 30 dni)
39.50 zł
79.00 zł (-50%) -
Odkryj potęgę tworzenia aplikacji webowych z najpopularniejszym językiem programowania ostatnich lat! Ta obszerna, licząca ponad 500 stron publikacja to prawdziwa skarbnica wiedzy dla każdego, kto pragnie zgłębić tajniki projektowania nowoczesnych rozwiązań internetowych w Pythonie. Od fundamentów po zaawansowane techniki - ta książka przeprowadzi
- PDF + ePub + Mobi 34 pkt
-
Nowość Promocja
Przetwarzanie obrazów to dynamicznie rozwijająca się dziedzina, która znajduje zastosowanie w licznych branżach, takich jak medycyna, motoryzacja, przemysł rozrywkowy, bezpieczeństwo, rolnictwo czy marketing. Umożliwia automatyczne rozpoznawanie obiektów, analizę obrazów medycznych i tworzenie interaktywnych aplikacji korzystających ze sztucznej inteligencji. Warto się zagłębić w techniki przetwarzania obrazów, które stały się dostępniejsze i skuteczniejsze niż kiedykolwiek wcześniej dzięki lepszemu wykorzystaniu mocy obliczeniowej niezbędnej do procesowania sieci konwolucyjnych (CNN) i algorytmów YOLO. Ponadto modele generatywne, jak DALL-E czy Midjourney, oferują możliwości generowania obrazów na potrzeby trenowania modeli AI, co pozwala zwiększać różnorodność i wielkość puli danych (ang. data augmentation). Powszechnym narzędziem w segmencie computer vision jest biblioteka OpenCV. Jest używana do analizy obrazów, rozpoznawania obiektów, detekcji twarzy, wykrywania ruchu czy segmentacji obrazów. OpenCV oferuje dostęp do szerokiego zakresu narzędzi i algorytmów, a dobre opanowanie biblioteki otwiera drzwi do ciekawych projektów związanych z widzeniem komputerowym. Umiejętność przetwarzania obrazów jest niezwykle ceniona na rynku pracy – specjaliści mogą liczyć na atrakcyjne stanowiska i różnorodne wyzwania technologiczne.- Videokurs 64 pkt
(34,65 zł najniższa cena z 30 dni)
64.35 zł
99.00 zł (-35%) -
Nowość Promocja
Język programowania ogólnego przeznaczenia Python należy obecnie do najpopularniejszych na świecie. Skąd się bierze jego fenomen? Niewątpliwie kluczowe znaczenie ma tu bardzo czytelna składnia, mocno zbliżona do składni języka naturalnego. Czyni to Pythona dość łatwym do opanowania, także dla początkujących. Osoby bardziej doświadczone doceniają go za wszechstronność. Pythona można używać w różnych dziedzinach, takich jak analiza danych, sztuczna inteligencja, tworzenie stron internetowych, automatyka i automatyzacja, pisanie aplikacji mobilnych i wiele innych. Dodajmy do tego rozbudowany pakiet bibliotek standardowych i oto mamy (niemal) idealny język programowania.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 29 pkt
(27,90 zł najniższa cena z 30 dni)
29.49 zł
59.00 zł (-50%) -
Nowość Promocja
Tę książkę docenią w szczególności analitycy danych. Wyjaśniono w niej potencjał wnioskowania przyczynowego w zakresie szacowania wpływu i efektów w biznesie. Opisano klasyczne metody wnioskowania przyczynowego, w tym testy A/B, regresja liniowa, wskaźnik skłonności, metoda syntetycznej kontroli i metoda różnicy w różnicach, przy czym skoncentrowano się przede wszystkim na praktycznym aspekcie tych technik. Znalazło się tu również omówienie nowoczesnych rozwiązań, takich jak wykorzystanie uczenia maszynowego do szacowania heterogenicznych efektów. Każda metoda została zilustrowana opisem zastosowania w branży technologicznej.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 37 pkt
(35,90 zł najniższa cena z 30 dni)
37.45 zł
74.90 zł (-50%) -
Nowość Promocja
Flask jest jednym z mikroframeworków napisanych w języku Python. Przedrostek „mikro-” oznacza tyle, że framework ten nie wymaga określonych narzędzi ani bibliotek. Bazuje na użytkowych rozszerzeniach i należy do najpopularniejszych tego typu platform Pythona. Wiele firm programistycznych i samodzielnych deweloperów używa go do tworzenia nowoczesnych, skalowalnych aplikacji webowych – są wśród nich między innymi Pinterest czy LinkedIn. Elastyczność, lekkość i prostota użycia czyni z Flaska idealny wybór zarówno dla początkujących, jak i dla zaawansowanych programistów. Z jednej strony bowiem można szybko tworzyć w nim prototypy, z drugiej – Flask nadaje się idealnie do kreowania dużych, skomplikowanych aplikacji.- Videokurs 83 pkt
(39,90 zł najniższa cena z 30 dni)
83.39 zł
139.00 zł (-40%) -
Nowość Promocja
Tę książkę docenią średnio zaawansowani użytkownicy Pythona, którzy tworzą aplikacje korzystające z osiągnięć nauki o danych. Znajdziesz w niej omówienie możliwości języka, wbudowanych struktur danych Pythona, jak również takich bibliotek jak NumPy, pandas, scikit-learn i matplotlib. Nauczysz się wczytywania danych w różnych formatach, porządkowania, grupowania i agregowana zbiorów danych, a także tworzenia wykresów i map. Poszczególne zagadnienia zostały zilustrowane praktycznymi przykładami tworzenia rzeczywistych aplikacji, takich jak system obsługi taksówek z wykorzystaniem danych lokalizacyjnych, analiza reguł asocjacyjnych dla danych transakcji czy też uczenie maszynowe modelu przewidującego zmiany kursów akcji. Każdy rozdział zawiera interesujące ćwiczenia, które pozwolą Ci nabrać biegłości w stosowaniu opisanych tu technik.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 34 pkt
(32,90 zł najniższa cena z 30 dni)
34.50 zł
69.00 zł (-50%) -
Promocja
Ta zwięzła publikacja przyda się profesjonalistom, którzy lubią drobne ulepszenia prowadzące do dużych korzyści. Zrozumiale wyjaśniono w niej, na czym polega proces tworzenia czystego i niezawodnego kodu. W rozsądnej dawce podano zagadnienia teoretyczne, takie jak sprzężenie, kohezja, zdyskontowane przepływy pieniężne i opcjonalność. Porządkowanie kodu jest tu przedstawione jako element codziennej pracy programisty, prowadzący do poprawy struktury całego projektu. W książce znalazło się mnóstwo praktycznych przykładów, dzięki którym można wypróbować wybrane techniki, najlepiej sprawdzające się w danym przypadku.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 24 pkt
(22,90 zł najniższa cena z 30 dni)
24.95 zł
49.90 zł (-50%) -
Promocja
Dzięki tej książce dowiesz się, jak pozyskiwać, analizować i wizualizować dane, a potem używać ich do rozwiązywania problemów biznesowych. Wystarczy, że znasz podstawy Pythona i matematyki na poziomie liceum, aby zacząć stosować naukę o danych w codziennej pracy. Znajdziesz tu szereg praktycznych i zrozumiałych przykładów: od usprawniania działalności wypożyczalni rowerów, poprzez wyodrębnianie danych z witryn internetowych, po budowę systemów rekomendacyjnych. Poznasz rozwiązania oparte na danych, przydatne w podejmowaniu decyzji biznesowych. Nauczysz się korzystać z eksploracyjnej analizy danych, przeprowadzać testy A/B i klasyfikację binarną, a także używać algorytmów uczenia maszynowego.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 34 pkt
(32,90 zł najniższa cena z 30 dni)
34.50 zł
69.00 zł (-50%) -
Promocja
Ta książka wyjaśni Ci rolę matematyki w tworzeniu, renderowaniu i zmienianiu wirtualnych środowisk 3D, a ponadto pozwoli odkryć tajemnice najpopularniejszych dzisiaj silników gier. Za sprawą licznych praktycznych ćwiczeń zorientujesz się, co się kryje za rysowaniem linii i kształtów graficznych, stosowaniem wektorów i wierzchołków, budowaniem i renderowaniem siatek, jak również przekształcaniem wierzchołków. Nauczysz się używać kodu Pythona, a także bibliotek Pygame i PyOpenGL do budowy własnych silników. Dowiesz się też, jak tworzyć przydatne API i korzystać z nich podczas pisania własnych aplikacji.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 44 pkt
(39,90 zł najniższa cena z 30 dni)
44.50 zł
89.00 zł (-50%)
O autorze książki
Aurélien Géron - jest konsultantem do spraw uczenia maszynowego. Wcześniej pracował w korporacji Google, a w latach 2013 – 2016 kierował zespołem klasyfikowania filmów w firmie YouTube. Był również założycielem i dyrektorem do spraw technicznych (w latach 2002 – 2012) w firmie Wifirst — czołowym francuskim dostawcy bezprzewodowych usług internetowych; te same funkcje pełnił w 2001 roku w firmie Polyconseil — obecnie zarządza ona usługą udostępniania samochodów elektrycznych Autolib’.
Zobacz pozostałe książki z serii
-
Promocja
To drugie, zaktualizowane wydanie przewodnika po systemie Prometheus. Znajdziesz w nim wyczerpujące wprowadzenie do tego oprogramowania, a także wskazówki dotyczące monitorowania aplikacji i infrastruktury, tworzenia wykresów, przekazywania ostrzeżeń, bezpośredniej instrumentacji kodu i pobierania wskaźników pochodzących z systemów zewnętrznych. Zrozumiesz zasady konfiguracji systemu Prometheus, komponentu Node Exporter i menedżera ostrzeżeń Alertmanager. Zapoznasz się też z nowymi funkcjonalnościami języka PromQL, dostawców mechanizmu odkrywania usług i odbiorców menedżera ostrzeżeń Alertmanager. Dokładnie zaprezentowano tu również zagadnienia bezpieczeństwa po stronie serwera, w tym mechanizm TLS i uwierzytelniania podstawowego.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 44 pkt
(39,90 zł najniższa cena z 30 dni)
44.50 zł
89.00 zł (-50%) -
Promocja
Dzięki tej książce zrozumiesz bazowe koncepcje programowania funkcyjnego i przekonasz się, że możesz włączać je do kodu bez rezygnacji z paradygmatu obiektowego. Dowiesz się również, kiedy w swojej codziennej pracy używać takich opcji jak niemutowalność i funkcje czyste i dlaczego warto to robić. Poznasz różne aspekty FP: kompozycję, ekspresyjność, modułowość, wydajność i efektywne manipulowanie danymi. Nauczysz się korzystać z FP w celu zapewnienia wyższego bezpieczeństwa i łatwiejszego utrzymywania kodu. Te wszystkie cenne umiejętności ułatwią Ci pisanie bardziej zwięzłego, rozsądnego i przyszłościowego kodu.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 43 pkt
(39,90 zł najniższa cena z 30 dni)
43.50 zł
87.00 zł (-50%) -
Promocja
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 34 pkt
(32,90 zł najniższa cena z 30 dni)
34.50 zł
69.00 zł (-50%) -
Promocja
Ten przewodnik, który docenią programiści i architekci, zawiera wyczerpujące omówienie zagadnień projektowania, funkcjonowania i modyfikowania architektury API. Od strony praktycznej przedstawia strategie budowania i testowania API REST umożliwiającego połączenie oferowanej funkcjonalności na poziomie mikrousług. Opisuje stosowanie bram API i infrastruktury typu service mesh. Autorzy dokładnie przyglądają się kwestiom zapewnienia bezpieczeństwa systemów opartych na API, w tym uwierzytelnianiu, autoryzacji i szyfrowaniu. Sporo miejsca poświęcają również ewolucji istniejących systemów w kierunku API i różnych docelowych platform.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 34 pkt
(32,90 zł najniższa cena z 30 dni)
34.50 zł
69.00 zł (-50%) -
Promocja
W tej książce omówiono ponad 20 najprzydatniejszych wzorców projektowych, dzięki którym tworzone aplikacje internetowe będą łatwe w późniejszej obsłudze technicznej i w trakcie skalowania. Poza wzorcami projektowymi przedstawiono wzorce generowania i wydajności działania, których znaczenie dla użytkowania aplikacji jest ogromne. Opisano również nowoczesne wzorce Reacta, między innymi Zaczepy, Komponenty Wyższego Rzędu i Właściwości Generowania. Sporo miejsca poświęcono najlepszym praktykom związanym z organizacją kodu, wydajnością działania czy generowaniem, a także innym zagadnieniom, które pozwalają na podniesienie jakości aplikacji internetowych.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 34 pkt
(32,90 zł najniższa cena z 30 dni)
34.50 zł
69.00 zł (-50%) -
Promocja
To gruntownie zaktualizowane i uzupełnione wydanie praktycznego przewodnika po wdrażaniu i testowaniu kontenerów Dockera. Przedstawia proces przygotowania pakietu aplikacji ze wszystkimi ich zależnościami, a także jego testowania, wdrażania, skalowania i utrzymywania w środowiskach produkcyjnych. Zawiera omówienie Docker Compose i trybu Docker Swarm, opis zagadnień związanych z Kubernetes, jak również przykłady optymalizacji obrazów Dockera. W tym wydaniu zaprezentowano ponadto najlepsze praktyki i narzędzie BuildKit, opisano wsparcie obrazów wieloarchitekturowych, kontenerów rootless i uwzględniono wiele innych ważnych informacji.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 43 pkt
(39,90 zł najniższa cena z 30 dni)
43.50 zł
87.00 zł (-50%) -
Promocja
To książka przeznaczona dla osób, które pracują ze zbiorami danych. Jest praktycznym przewodnikiem po koncepcjach algebry liniowej, pomyślanym tak, by ułatwić ich zrozumienie i zastosowanie w użytecznych obliczeniach. Poszczególne zagadnienia przedstawiono za pomocą kodu Pythona, wraz z przykładami ich wykorzystania w nauce o danych, uczeniu maszynowym, uczeniu głębokim, symulacjach i przetwarzaniu danych biomedycznych. Dzięki podręcznikowi nauczysz się arytmetyki macierzowej, poznasz istotne rozkłady macierzy, w tym LU i QR, a także rozkład według wartości osobliwych, zapoznasz się też z takimi zagadnieniami jak model najmniejszych kwadratów i analiza głównych składowych.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 38 pkt
(34,90 zł najniższa cena z 30 dni)
38.50 zł
77.00 zł (-50%) -
Promocja
Ta książka stanowi wszechstronne omówienie wszystkich bibliotek Pythona, potrzebnych naukowcom i specjalistom pracującym z danymi. Znalazł się tu dokładny opis IPythona, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn i innych narzędzi. Podręcznik uwzględnia przede wszystkim ich aspekty praktyczne, dzięki czemu świetnie się sprawdzi w rozwiązywaniu codziennych problemów z manipulowaniem, przekształcaniem, oczyszczaniem i wizualizacją różnych typów danych, a także jako pomoc podczas tworzenia modeli statystycznych i modeli uczenia maszynowego. Docenią go wszyscy, którzy zajmują się obliczeniami naukowymi w Pythonie.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 64 pkt
(39,90 zł najniższa cena z 30 dni)
64.50 zł
129.00 zł (-50%) -
Promocja
Oto kolejne wydanie zwięzłego podręcznika dla programistów Javy, który ma ułatwić maksymalne wykorzystanie technologii tego języka w wersji 17. Treść została skrupulatnie przejrzana i uzupełniona o materiał dotyczący nowości w obiektowym modelu Javy. Pierwsza część książki obejmuje wprowadzenie do języka i do pracy na platformie Javy. Druga zawiera opis podstawowych pojęć i interfejsów API, których znajomość jest niezbędna każdemu programiście Javy. Mimo niewielkiej objętości w podręczniku znalazły się liczne przykłady wykorzystania potencjału tego języka programowania, a także zastosowania najlepszych praktyk programistycznych w rzeczywistej pracy.- Druk 44 pkt
(39,90 zł najniższa cena z 30 dni)
44.50 zł
89.00 zł (-50%) -
Promocja
Oto zwięzły i praktyczny przewodnik po usłudze GA4 i jej integracji z chmurą. Szczególnie skorzystają z niego analitycy danych, biznesu i marketingu. Opisano tu wszystkie istotne kwestie dotyczące tego nowego, potężnego modelu analitycznego. Szczególną uwagę poświęcono bardziej zaawansowanym funkcjonalnościom GA4. Zaprezentowano architekturę GA4, strategie danych, a także informacje dotyczące pozyskiwania, przechowywania i modelowania danych. W książce znalazło się również omówienie typowych przypadków użycia dla aktywacji danych i instrukcji przydatnych podczas implementacji tych przypadków. Co istotne, poszczególne zagadnienia zostały zilustrowane praktycznymi przykładami kodu.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 34 pkt
(32,90 zł najniższa cena z 30 dni)
34.50 zł
69.00 zł (-50%)
Ebooka "Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow. 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 »
Audiobooka "Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow. Wydanie II" posłuchasz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolonych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP3 (pliki spakowane w ZIP)
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Kurs Video "Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow. Wydanie II" zobaczysz:
-
w aplikacjach Ebookpoint i Videopoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych z dostępem do najnowszej wersji Twojej przeglądarki internetowej
Szczegóły książki
- Tytuł oryginału:
- Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems, 2nd Edition
- Tłumaczenie:
- Krzysztof Sawka
- ISBN Książki drukowanej:
- 978-83-283-6002-0, 9788328360020
- Data wydania książki drukowanej :
- 2020-08-04
- ISBN Ebooka:
- 978-83-283-6003-7, 9788328360037
- Data wydania ebooka :
- 2020-08-04 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:
- 168x237
- Numer z katalogu:
- 116755
- Książka w kolorze:
- Tak
- Rozmiar pliku Pdf:
- 27.1MB
- Rozmiar pliku ePub:
- 32.8MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 60.2MB
- Pobierz przykładowy rozdział PDF »
- Przykłady na ftp » 21.3MB
Spis treści książki
- Czym jest uczenie maszynowe? 28
- Dlaczego warto korzystać z uczenia maszynowego? 28
- Przykładowe zastosowania 31
- Rodzaje systemów uczenia maszynowego 33
- Uczenie nadzorowane i uczenie nienadzorowane 34
- Uczenie wsadowe i uczenie przyrostowe 40
- Uczenie z przykładów i uczenie z modelu 43
- Główne problemy uczenia maszynowego 48
- Niedobór danych uczących 50
- Niereprezentatywne dane uczące 50
- Dane kiepskiej jakości 51
- Nieistotne cechy 52
- Przetrenowanie danych uczących 52
- Niedotrenowanie danych uczących 54
- Podsumowanie 54
- Testowanie i ocenianie 55
- Strojenie hiperparametrów i dobór modelu 55
- Niezgodność danych 56
- Ćwiczenia 57
- Praca z rzeczywistymi danymi 59
- Przeanalizuj całokształt projektu 61
- Określ zakres problemu 61
- Wybierz metrykę wydajności 63
- Sprawdź założenia 65
- Zdobądź dane 65
- Stwórz przestrzeń roboczą 66
- Pobierz dane 68
- Rzut oka na strukturę danych 70
- Stwórz zbiór testowy 74
- Odkrywaj i wizualizuj dane, aby zdobywać nowe informacje 78
- Wizualizowanie danych geograficznych 78
- Poszukiwanie korelacji 80
- Eksperymentowanie z kombinacjami atrybutów 83
- Przygotuj dane pod algorytmy uczenia maszynowego 84
- Oczyszczanie danych 84
- Obsługa tekstu i atrybutów kategorialnych 87
- Niestandardowe transformatory 89
- Skalowanie cech 90
- Potoki transformujące 90
- Wybór i uczenie modelu 92
- Trenowanie i ocena modelu za pomocą zbioru uczącego 92
- Dokładniejsze ocenianie za pomocą sprawdzianu krzyżowego 93
- Wyreguluj swój model 96
- Metoda przeszukiwania siatki 96
- Metoda losowego przeszukiwania 98
- Metody zespołowe 98
- Analizuj najlepsze modele i ich błędy 98
- Oceń system za pomocą zbioru testowego 99
- Uruchom, monitoruj i utrzymuj swój system 100
- Teraz Twoja kolej! 103
- Ćwiczenia 103
- Zbiór danych MNIST 105
- Uczenie klasyfikatora binarnego 107
- Miary wydajności 108
- Pomiar dokładności za pomocą sprawdzianu krzyżowego 108
- Macierz pomyłek 110
- Precyzja i pełność 111
- Kompromis pomiędzy precyzją a pełnością 112
- Wykres krzywej ROC 116
- Klasyfikacja wieloklasowa 119
- Analiza błędów 121
- Klasyfikacja wieloetykietowa 124
- Klasyfikacja wielowyjściowa 125
- Ćwiczenia 127
- Regresja liniowa 130
- Równanie normalne 131
- Złożoność obliczeniowa 134
- Gradient prosty 135
- Wsadowy gradient prosty 138
- Stochastyczny spadek wzdłuż gradientu 141
- Schodzenie po gradiencie z minigrupami 143
- Regresja wielomianowa 145
- Krzywe uczenia 146
- Regularyzowane modele liniowe 150
- Regresja grzbietowa 150
- Regresja metodą LASSO 153
- Metoda elastycznej siatki 155
- Wczesne zatrzymywanie 156
- Regresja logistyczna 157
- Szacowanie prawdopodobieństwa 158
- Funkcje ucząca i kosztu 159
- Granice decyzyjne 160
- Regresja softmax 162
- Ćwiczenia 166
- Liniowa klasyfikacja SVM 167
- Klasyfikacja miękkiego marginesu 168
- Nieliniowa klasyfikacja SVM 170
- Jądro wielomianowe 171
- Cechy podobieństwa 172
- Gaussowskie jądro RBF 173
- Złożoność obliczeniowa 175
- Regresja SVM 175
- Mechanizm działania 177
- Funkcja decyzyjna i prognozy 177
- Cel uczenia 178
- Programowanie kwadratowe 180
- Problem dualny 181
- Kernelizowane maszyny SVM 182
- Przyrostowe maszyny SVM 185
- Ćwiczenia 186
- Uczenie i wizualizowanie drzewa decyzyjnego 187
- Wyliczanie prognoz 188
- Szacowanie prawdopodobieństw przynależności do klas 190
- Algorytm uczący CART 191
- Złożoność obliczeniowa 192
- Wskaźnik Giniego czy entropia? 192
- Hiperparametry regularyzacyjne 193
- Regresja 194
- Niestabilność 196
- Ćwiczenia 197
- Klasyfikatory głosujące 199
- Agregacja i wklejanie 202
- Agregacja i wklejanie w module Scikit-Learn 203
- Ocena OOB 205
- Rejony losowe i podprzestrzenie losowe 206
- Losowe lasy 206
- Zespół Extra-Trees 207
- Istotność cech 207
- Wzmacnianie 209
- AdaBoost 209
- Wzmacnianie gradientowe 212
- Kontaminacja 217
- Ćwiczenia 219
- Klątwa wymiarowości 224
- Główne strategie redukcji wymiarowości 225
- Rzutowanie 225
- Uczenie rozmaitościowe 227
- Analiza PCA 228
- Zachowanie wariancji 229
- Główne składowe 230
- Rzutowanie na d wymiarów 231
- Implementacja w module Scikit-Learn 232
- Współczynnik wariancji wyjaśnionej 232
- Wybór właściwej liczby wymiarów 232
- Algorytm PCA w zastosowaniach kompresji 233
- Losowa analiza PCA 234
- Przyrostowa analiza PCA 235
- Jądrowa analiza PCA 236
- Wybór jądra i strojenie hiperparametrów 236
- Algorytm LLE 239
- Inne techniki redukowania wymiarowości 241
- Ćwiczenia 241
- Analiza skupień 244
- Algorytm centroidów 246
- Granice algorytmu centroidów 255
- Analiza skupień w segmentacji obrazu 256
- Analiza skupień w przetwarzaniu wstępnym 257
- Analiza skupień w uczeniu półnadzorowanym 259
- Algorytm DBSCAN 262
- Inne algorytmy analizy skupień 265
- Mieszaniny gaussowskie 266
- Wykrywanie anomalii za pomocą mieszanin gaussowskich 271
- Wyznaczanie liczby skupień 273
- Modele bayesowskie mieszanin gaussowskich 275
- Inne algorytmy służące do wykrywania anomalii i nowości 279
- Ćwiczenia 280
- Od biologicznych do sztucznych neuronów 286
- Neurony biologiczne 287
- Operacje logiczne przy użyciu neuronów 288
- Perceptron 289
- Perceptron wielowarstwowy i propagacja wsteczna 293
- Regresyjne perceptrony wielowarstwowe 297
- Klasyfikacyjne perceptrony wielowarstwowe 298
- Implementowanie perceptronów wielowarstwowych za pomocą interfejsu Keras 300
- Instalacja modułu TensorFlow 2 301
- Tworzenie klasyfikatora obrazów za pomocą interfejsu sekwencyjnego 302
- Tworzenie regresyjnego perceptronu wielowarstwowego za pomocą interfejsu sekwencyjnego 311
- Tworzenie złożonych modeli za pomocą interfejsu funkcyjnego 312
- Tworzenie modeli dynamicznych za pomocą interfejsu podklasowego 316
- Zapisywanie i odczytywanie modelu 318
- Stosowanie wywołań zwrotnych 318
- Wizualizacja danych za pomocą narzędzia TensorBoard 320
- Dostrajanie hiperparametrów sieci neuronowej 323
- Liczba warstw ukrytych 326
- Liczba neuronów w poszczególnych warstwach ukrytych 327
- Współczynnik uczenia, rozmiar grupy i pozostałe hiperparametry 328
- Ćwiczenia 330
- Problemy zanikających/eksplodujących gradientów 334
- Inicjalizacje wag Glorota i He 334
- Nienasycające funkcje aktywacji 336
- Normalizacja wsadowa 340
- Obcinanie gradientu 346
- Wielokrotne stosowanie gotowych warstw 347
- Uczenie transferowe w interfejsie Keras 348
- Nienadzorowane uczenie wstępne 350
- Uczenie wstępne za pomocą dodatkowego zadania 350
- Szybsze optymalizatory 352
- Optymalizacja momentum 352
- Przyspieszony spadek wzdłuż gradientu (algorytm Nesterova) 353
- AdaGrad 355
- RMSProp 356
- Optymalizatory Adam i Nadam 357
- Harmonogramowanie współczynnika uczenia 359
- Regularyzacja jako sposób zapobiegania przetrenowaniu 364
- Regularyzacja l1 i l2 364
- Porzucanie 365
- Regularyzacja typu Monte Carlo (MC) 368
- Regularyzacja typu max-norm 370
- Podsumowanie i praktyczne wskazówki 371
- Ćwiczenia 372
- Krótkie omówienie modułu TensorFlow 375
- Korzystanie z modułu TensorFlow jak z biblioteki NumPy 379
- Tensory i operacje 379
- Tensory a biblioteka NumPy 381
- Konwersje typów 381
- Zmienne 381
- Inne struktury danych 382
- Dostosowywanie modeli i algorytmów uczenia 383
- Niestandardowe funkcje straty 383
- Zapisywanie i wczytywanie modeli zawierających elementy niestandardowe 384
- Niestandardowe funkcje aktywacji, inicjalizatory, regularyzatory i ograniczenia 386
- Niestandardowe wskaźniki 387
- Niestandardowe warstwy 389
- Niestandardowe modele 392
- Funkcje straty i wskaźniki oparte na elementach wewnętrznych modelu 394
- Obliczanie gradientów za pomocą różniczkowania automatycznego 396
- Niestandardowe pętle uczenia 399
- Funkcje i grafy modułu TensorFlow 402
- AutoGraph i kreślenie 404
- Reguły związane z funkcją TF 405
- Ćwiczenia 406
- Interfejs danych 410
- Łączenie przekształceń 410
- Tasowanie danych 412
- Wstępne przetwarzanie danych 415
- Składanie wszystkiego w całość 416
- Pobieranie wstępne 417
- Stosowanie zestawu danych z interfejsem tf.keras 418
- Format TFRecord 419
- Skompresowane pliki TFRecord 420
- Wprowadzenie do buforów protokołów 420
- Bufory protokołów w module TensorFlow 422
- Wczytywanie i analizowanie składni obiektów Example 423
- Obsługa list list za pomocą bufora protokołów SequenceExample 424
- Wstępne przetwarzanie cech wejściowych 425
- Kodowanie cech kategorialnych za pomocą wektorów gorącojedynkowych 426
- Kodowanie cech kategorialnych za pomocą wektorów właściwościowych 428
- Warstwy przetwarzania wstępnego w interfejsie Keras 431
- TF Transform 433
- Projekt TensorFlow Datasets (TFDS) 435
- Ćwiczenia 436
- Struktura kory wzrokowej 440
- Warstwy splotowe 441
- Filtry 443
- Stosy map cech 444
- Implementacja w module TensorFlow 446
- Zużycie pamięci operacyjnej 448
- Warstwa łącząca 449
- Implementacja w module TensorFlow 451
- Architektury splotowych sieci neuronowych 452
- LeNet-5 454
- AlexNet 455
- GoogLeNet 458
- VGGNet 461
- ResNet 461
- Xception 465
- SENet 466
- Implementacja sieci ResNet-34 za pomocą interfejsu Keras 468
- Korzystanie z gotowych modeli w interfejsie Keras 469
- Gotowe modele w uczeniu transferowym 471
- Klasyfikowanie i lokalizowanie 473
- Wykrywanie obiektów 474
- W pełni połączone sieci splotowe 476
- Sieć YOLO 478
- Segmentacja semantyczna 481
- Ćwiczenia 484
- Neurony i warstwy rekurencyjne 488
- Komórki pamięci 490
- Sekwencje wejść i wyjść 491
- Uczenie sieci rekurencyjnych 492
- Prognozowanie szeregów czasowych 493
- Wskaźniki bazowe 494
- Implementacja prostej sieci rekurencyjnej 494
- Głębokie sieci rekurencyjne 496
- Prognozowanie kilka taktów w przód 497
- Obsługa długich sekwencji 500
- Zwalczanie problemu niestabilnych gradientów 501
- Zwalczanie problemu pamięci krótkotrwałej 503
- Ćwiczenia 511
- Generowanie tekstów szekspirowskich za pomocą znakowej sieci rekurencyjnej 514
- Tworzenie zestawu danych uczących 515
- Rozdzielanie zestawu danych sekwencyjnych 515
- Dzielenie zestawu danych sekwencyjnych na wiele ramek 516
- Budowanie i uczenie modelu Char-RNN 518
- Korzystanie z modelu Char-RNN 519
- Generowanie sztucznego tekstu szekspirowskiego 519
- Stanowe sieci rekurencyjne 520
- Analiza sentymentów 522
- Maskowanie 526
- Korzystanie z gotowych reprezentacji właściwościowych 527
- Sieć typu koder - dekoder służąca do neuronowego tłumaczenia maszynowego 529
- Dwukierunkowe warstwy rekurencyjne 532
- Przeszukiwanie wiązkowe 533
- Mechanizmy uwagi 534
- Mechanizm uwagi wizualnej 537
- Liczy się tylko uwaga, czyli architektura transformatora 539
- Współczesne innowacje w modelach językowych 546
- Ćwiczenia 548
- Efektywne reprezentacje danych 552
- Analiza PCA za pomocą niedopełnionego autokodera liniowego 554
- Autokodery stosowe 555
- Implementacja autokodera stosowego za pomocą interfejsu Keras 556
- Wizualizowanie rekonstrukcji 557
- Wizualizowanie zestawu danych Fashion MNIST 558
- Nienadzorowane uczenie wstępne za pomocą autokoderów stosowych 558
- Wiązanie wag 560
- Uczenie autokoderów pojedynczo 561
- Autokodery splotowe 562
- Autokodery rekurencyjne 563
- Autokodery odszumiające 564
- Autokodery rzadkie 566
- Autokodery wariacyjne 569
- Generowanie obrazów Fashion MNIST 572
- Generatywne sieci przeciwstawne 574
- Problemy związane z uczeniem sieci GAN 577
- Głębokie splotowe sieci GAN 579
- Rozrost progresywny sieci GAN 582
- Sieci StyleGAN 585
- Ćwiczenia 587
- Uczenie się optymalizowania nagród 590
- Wyszukiwanie strategii 591
- Wprowadzenie do narzędzia OpenAI Gym 593
- Sieci neuronowe jako strategie 597
- Ocenianie czynności: problem przypisania zasługi 598
- Gradienty strategii 600
- Procesy decyzyjne Markowa 604
- Uczenie metodą różnic czasowych 607
- Q-uczenie 609
- Strategie poszukiwania 610
- Przybliżający algorytm Q-uczenia i Q-uczenie głębokie 611
- Implementacja modelu Q-uczenia głębokiego 612
- Odmiany Q-uczenia głębokiego 616
- Ustalone Q-wartości docelowe 616
- Podwójna sieć DQN 617
- Odtwarzanie priorytetowych doświadczeń 618
- Walcząca sieć DQN 618
- Biblioteka TF-Agents 619
- Instalacja biblioteki TF-Agents 620
- Środowiska TF-Agents 620
- Specyfikacja środowiska 621
- Funkcje opakowujące środowisko i wstępne przetwarzanie środowiska Atari 622
- Architektura ucząca 625
- Tworzenie Q-sieci głębokiej 627
- Tworzenie agenta DQN 629
- Tworzenie bufora odtwarzania i związanego z nim obserwatora 630
- Tworzenie wskaźników procesu uczenia 631
- Tworzenie sterownika 632
- Tworzenie zestawu danych 633
- Tworzenie pętli uczenia 636
- Przegląd popularnych algorytmów RN 637
- Ćwiczenia 639
- Eksploatacja modelu TensorFlow 642
- Korzystanie z systemu TensorFlow Serving 642
- Tworzenie usługi predykcyjnej na platformie GCP AI 650
- Korzystanie z usługi prognozowania 655
- Wdrażanie modelu na urządzeniu mobilnym lub wbudowanym 658
- Przyspieszanie obliczeń za pomocą procesorów graficznych 661
- Zakup własnej karty graficznej 662
- Korzystanie z maszyny wirtualnej wyposażonej w procesor graficzny 664
- Colaboratory 665
- Zarządzanie pamięcią operacyjną karty graficznej 666
- Umieszczanie operacji i zmiennych na urządzeniach 669
- Przetwarzanie równoległe na wielu urządzeniach 671
- Uczenie modeli za pomocą wielu urządzeń 673
- Zrównoleglanie modelu 673
- Zrównoleglanie danych 675
- Uczenie wielkoskalowe za pomocą interfejsu strategii rozpraszania 680
- Uczenie modelu za pomocą klastra TensorFlow 681
- Realizowanie dużych grup zadań uczenia za pomocą usługi Google Cloud AI Platform 684
- Penetracyjne strojenie hiperparametrów w usłudze AI Platform 686
- Ćwiczenia 688
- Dziękuję! 688
Przedmowa 15
CZĘŚĆ I. PODSTAWY UCZENIA MASZYNOWEGO 25
1. Krajobraz uczenia maszynowego 27
2. Nasz pierwszy projekt uczenia maszynowego 59
3. Klasyfikacja 105
4. Uczenie modeli 129
5. Maszyny wektorów nośnych 167
6. Drzewa decyzyjne 187
7. Uczenie zespołowe i losowe lasy 199
8. Redukcja wymiarowości 223
9. Techniki uczenia nienadzorowanego 243
CZĘŚĆ II. SIECI NEURONOWE I UCZENIE GŁĘBOKIE 283
10. Wprowadzenie do sztucznych sieci neuronowych i ich implementacji z użyciem interfejsu Keras 285
11. Uczenie głębokich sieci neuronowych 333
12. Modele niestandardowe i uczenie za pomocą modułu TensorFlow 375
13. Wczytywanie i wstępne przetwarzanie danych za pomocą modułu TensorFlow 409
14. Głębokie widzenie komputerowe za pomocą splotowych sieci neuronowych 439
15. Przetwarzanie sekwencji za pomocą sieci rekurencyjnych i splotowych 487
16. Przetwarzanie języka naturalnego za pomocą sieci rekurencyjnych i mechanizmów uwagi 513
17. Uczenie reprezentacji za pomocą autokoderów i generatywnych sieci przeciwstawnych 551
18. Uczenie przez wzmacnianie 589
19. Wielkoskalowe uczenie i wdrażanie modeli TensorFlow 641
A. Rozwiązania ćwiczeń 691
B. Lista kontrolna projektu uczenia maszynowego 725
C. Problem dualny w maszynach wektorów nośnych 731
D. Różniczkowanie automatyczne 735
E. Inne popularne architektury sieci neuronowych 743
F. Specjalne struktury danych 751
G. Grafy TensorFlow 757
Helion - inne książki
-
Nowość Promocja
Ta książka stanowi twardy dowód, że matematyka jest elastyczna, kreatywna i radosna. Potraktuj ją jako fascynującą podróż przez świat matematyki abstrakcyjnej do teorii kategorii. Przekonaj się, że bez formalnej wiedzy w tej dziedzinie możesz rozwinąć umiejętność matematycznego myślenia. Abstrakcyjne idee matematyczne pomogą Ci inaczej spojrzeć na aktualne wydarzenia, kwestie sprawiedliwości społecznej i przywilejów społecznych czy nawet na COVID-19.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 29 pkt
(27,90 zł najniższa cena z 30 dni)
29.49 zł
59.00 zł (-50%) -
Nowość Promocja
Dzięki tej przystępnej książce, przeznaczonej dla programistów i badaczy, zrozumiesz podstawy techniczne modeli LLM. Dowiesz się, do czego można je zastosować, i odkryjesz elegancję ich architektury. Nauczysz się praktycznego korzystania z frameworka LangChain, zaprojektowanego do tworzenia responsywnych aplikacji. Dowiesz się, jak dostrajać model, jak zadawać mu pytania, poznasz także sprawdzone metody wdrażania i monitorowania środowisk produkcyjnych, dzięki czemu łatwo zbudujesz narzędzia do pisania, zaawansowane roboty konwersacyjne czy nowatorskie pomoce dla programistów. Liczne praktyczne przykłady i fragmenty kodu ułatwią Ci nie tylko przyswojenie podstaw, ale także używanie modeli LLM w innowacyjny i odpowiedzialny sposób.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 39 pkt
(37,89 zł najniższa cena z 30 dni)
39.50 zł
79.00 zł (-50%) -
Nowość Promocja
W tej niezwykle pragmatycznej książce, przeznaczonej dla dyrektorów technicznych, praktyków uczenia maszynowego, twórców aplikacji, analityków biznesowych, inżynierów i badaczy danych, znajdziesz skuteczne techniki używania sztucznej inteligencji. Zaznajomisz się z cyklem życia projektu opartego na generatywnej AI i jej zastosowaniami, a także metodami doboru i dostrajania modeli, generowania danych wspomaganego wyszukiwaniem, uczenia przez wzmacnianie na podstawie informacji zwrotnych od człowieka, kwantyzacji, optymalizacji i wdrażania modeli. Poznasz szczegóły różnych typów modeli, między innymi dużych językowych (LLM), multimodalnych generujących obrazy (Stable Diffusion) i odpowiadających na pytania wizualne (Flamingo/IDEFICS).- PDF + ePub + Mobi
- Druk 39 pkt
(37,89 zł najniższa cena z 30 dni)
39.50 zł
79.00 zł (-50%) -
Nowość Promocja
Na rynku książek poświęconych analizie biznesowej w sektorze IT dostępnych jest kilka pozycji. Zawierają one informacje na temat praktyk, narzędzi i podejścia stosowanego w tej dziedzinie. Dotychczas jednak brakowało kompendium, które byłoby praktycznym przewodnikiem zbierającym doświadczenia z różnych projektów, firm i od ekspertów podchodzących w odmienny sposób do analizy biznesowej.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 44 pkt
(39,90 zł najniższa cena z 30 dni)
44.50 zł
89.00 zł (-50%) -
Nowość Promocja
Pierwsza była wirtualizacja: oprogramowanie symuluje istnienie zasobów logicznych korzystających z zasobów fizycznych. Po niej przyszła konteneryzacja, polegająca na tworzeniu obrazów - kopii danych - zawierających wszystkie pliki potrzebne do uruchomienia danej aplikacji. Środowiska produkcyjne z obu korzystają równolegle, ale to konteneryzacja stała się swojego rodzaju rewolucją w sektorze IT. Pozwoliła bowiem na sprawniejsze wdrażanie mikroserwisów, a także na optymalizację kosztów działania wielu aplikacji.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 19 pkt
(17,90 zł najniższa cena z 30 dni)
19.95 zł
39.90 zł (-50%) -
Nowość Promocja
FPGA pochodzi od angielskiego field-programmable gate array. Polski odpowiednik to: bezpośrednio programowalna macierz bramek. FPGA jest rodzajem programowalnego układu logicznego. Ma tę samą funkcjonalność co układ scalony, tyle że może być wielokrotnie programowany bez demontażu. Z tego powodu znajduje zastosowanie tam, gdzie wymagana jest możliwość zmiany działania, na przykład w satelitach kosmicznych. Budujesz, instalujesz w urządzeniu docelowym, a potem modyfikujesz układ w zależności od potrzeb. Brzmi praktycznie, prawda?- Druk 24 pkt
(22,90 zł najniższa cena z 30 dni)
24.95 zł
49.90 zł (-50%) -
Nowość Promocja
Ta książka ułatwi Ci zgłębienie koncepcji kryjących się za działaniem nowoczesnych baz danych. Dzięki niej zrozumiesz, w jaki sposób struktury dyskowe różnią się od tych w pamięci i jak działają algorytmy efektywnego utrzymywania struktur B drzewa na dysku. Poznasz implementacje pamięci masowej o strukturze dziennika. Znajdziesz tu również wyjaśnienie zasad organizacji węzłów w klaster baz danych i specyfiki środowisk rozproszonych. Dowiesz się, jak algorytmy rozproszone poprawiają wydajność i stabilność systemu i jak uzyskać ostateczną spójność danych. Ponadto w książce zaprezentowano koncepcje antyentropii i plotek, służące do zapewniania zbieżności i rozpowszechniania danych, a także mechanizm transakcji utrzymujący spójność logiczną bazy.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 44 pkt
(39,90 zł najniższa cena z 30 dni)
44.50 zł
89.00 zł (-50%) -
Nowość Promocja
Trudno wyobrazić sobie dzisiejszy świat bez możliwości operowania na danych - tym samym bez arkuszy kalkulacyjnych, do których każdy z nas ma dostęp w swoich komputerach. Najpopularniejszy z nich, czyli Excel, jest masowo używany zarówno w firmach, jak i instytucjach publicznych, ale także w gospodarstwach domowych.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 19 pkt
(17,90 zł najniższa cena z 30 dni)
19.95 zł
39.90 zł (-50%) -
Nowość Promocja
Wprowadzenie obserwowalności do systemów jest wyzwaniem technicznym i kulturowym. Dzięki tej praktycznej książce zrozumiesz wartość obserwowalnych systemów i nauczysz się praktykować programowanie sterowane obserwowalnością. Przekonasz się, że dzięki jej wdrożeniu zespoły mogą szybko i bez obaw dostarczać kod, identyfikować wartości odstające i nietypowe zachowania, a ponadto lepiej zrozumieją doświadczenia użytkownika. Znajdziesz tu szczegółowe wyjaśnienia, co jest potrzebne do uzyskania wysokiej obserwowalności, a także szereg wskazówek, jak ulepszyć istniejące rozwiązania i pomyślnie dokonać migracji ze starszych narzędzi, takich jak wskaźniki, monitorowanie i zarządzanie dziennikami. Dowiesz się również, jaki wpływ ma obserwowalność systemu na kulturę organizacji ― i odwrotnie.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 34 pkt
(32,90 zł najniższa cena z 30 dni)
34.50 zł
69.00 zł (-50%) -
Nowość Promocja
Ta książka jest oficjalnym przewodnikiem po języku programowania systemów Rust, udostępnianym na licencji open source. Dzięki niej nauczysz się pisać szybsze i bardziej niezawodne oprogramowanie. Dowiesz się również, jak zapewnić sobie kontrolę nad niskopoziomowymi szczegółami wraz z wysokopoziomową ergonomią, co pozwoli Ci na zwiększenie produktywności i uniknięcie trudności związanych z językami niskiego poziomu. Oprócz przystępnie przekazanej wiedzy i niezliczonych przykładów kodu w książce znalazły się trzy rozdziały poświęcone budowaniu kompletnych projektów: gry w zgadywanie liczb, rustowej implementacji narzędzia wiersza poleceń i serwera wielowątkowego.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 64 pkt
(39,90 zł najniższa cena z 30 dni)
64.50 zł
129.00 zł (-50%)
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 z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow. Wydanie II Aurélien Géron (19) Weryfikacja opinii następuje na podstawie historii zamowień na koncie Użytkownika umiejszczającego opinię.
(14)
(1)
(0)
(1)
(0)
(3)
Oceny i opinie poprzednich wydań
więcej opinii