-
Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. Wydanie III
-
Jak projektować systemy uczenia maszynowego. Iteracyjne tworzenie aplikacji gotowych do pracy
-
Analityk danych. Przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym
-
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe dla programistów. Praktyczny przewodnik po sztucznej inteligencji
-
Uczenie maszynowe w Pythonie dla każdego
-
Eksploracja danych za pomocą Excela. Metody uczenia maszynowego krok po kroku
-
Deep learning dla programistów. Budowanie aplikacji AI za pomocą fastai i PyTorch
-
Przetwarzanie języka naturalnego w praktyce. Przewodnik po budowie rzeczywistych systemów NLP
-
Głębokie uczenie. Wprowadzenie
-
Głębokie uczenie przez wzmacnianie. Praca z chatbotami oraz robotyka, optymalizacja dyskretna i automatyzacja sieciowa w praktyce. Wydanie II
-
Matematyka w uczeniu maszynowym
-
Sztuczna inteligencja. Błyskawiczne wprowadzenie do uczenia maszynowego, uczenia ze wzmocnieniem i uczenia głębokiego
-
Python. Machine learning i deep learning. Biblioteki scikit-learn i TensorFlow 2. Wydanie III
-
Deep learning z TensorFlow 2 i Keras dla zaawansowanych. Sieci GAN i VAE, deep RL, uczenie nienadzorowane, wykrywanie i segmentacja obiektów i nie tylko. Wydanie II
-
Uczenie maszynowe w Pythonie. Leksykon kieszonkowy
-
Deep learning i modelowanie generatywne. Jak nauczyć komputer malowania, pisania, komponowania i grania
-
Sztuczna inteligencja w finansach. Używaj języka Python do projektowania i wdrażania algorytmów AI
-
Machine learning, Python i data science. Wprowadzenie
-
Uczenie maszynowe. Elementy matematyki w analizie danych
-
TinyML. Wykorzystanie TensorFlow Lite do uczenia maszynowego na Arduino i innych mikrokontrolerach
-
Uczenie głębokie od zera. Podstawy implementacji w Pythonie
-
Deep Learning. Praktyczne wprowadzenie z zastosowaniem środowiska Pythona
Czasowo niedostępna
-
Machine Learning i język Python. Kurs video. Praktyczne wykorzystanie popularnych bibliotek
Jakie książki pozwolą na praktyczną naukę uczenia maszynowego?
Zastanawiasz się czym jest Uczenie Maszynowe (Machine Learning)? To technika programowania komputerów, które uczą się wykonywać określone zadania na podstawie ogromnych ilości zebranych danych. W wielu przypadkach to rozwiązanie sprawdza się znacznie lepiej niż tradycyjne metody programowania, szczególnie w obszarach, gdzie trudno jest sformułować jasne reguły decyzyjne. Jeśli szukasz praktycznych przykładów uczenia maszynowego, to książki z tej kategorii oferują wiele case studies i analiz. Nasza oferta obejmuje różnorodne książki, które skupiają się na wszystkich najważniejszych aspektach uczenia maszynowego.
Uczenie maszynowe jak zacząć? – książki dla początkujących
Jeśli dopiero zaczynasz swoją przygodę z tą dziedziną, polecamy książkę "Jak projektować systemy uczenia maszynowego”, która omawia temat uczenia maszynowego od podstaw. Znajdziesz tu także praktyczne poradniki, takie jak "Uczenie maszynowe dla programistów" czy „Uczenie głębokie od zera”, które krok po kroku pokażą Ci, jak zacząć przygodę z uczeniem maszynowym czy uczeniem głębokim. Książki te sprawnie wprowadzą Cię także w zagadnienia związane z metodami uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego, omówią kluczowe algorytmy i dostarczą liczne przykłady uczenia maszynowego.
Uczenie maszynowe i Python: książki dla programistów
Jeśli Twoim językiem programowania jest Python, to mamy dla Ciebie wiele propozycji książek. Język ten idealnie nadaje się do programowania mechanizmów uczenia maszynowego. Znajdziesz tu takie książki jak „Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury” oraz „Machine learning, Python i data science. Wprowadzenie” czy „Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn, Keras i TensorFlow”, dzięki którym dowiesz się jak korzystać z bibliotek takich jak scikit-learn czy TensorFlow, by efektywnie budować i trenować inteligentne modele.
Uczenie maszynowe a sztuczna inteligencja: książki dla zaawansowanych
Różnica między uczeniem maszynowym a sztuczną inteligencją jest często niejasna. W skrócie, sztuczna inteligencja to szeroki obszar informatyki skupiający się na tworzeniu inteligentnych systemów i maszyn, podczas gdy uczenie maszynowe to jedna z technik stosowanych w AI. Wiele osób interesuje się również sieciami neuronowymi, które stanowią podstawę dla głębokiego uczenia maszynowego - jednego z najgorętszych tematów w dziedzinie AI.
W naszej ofercie znajdziesz również książki opisujące różne algorytmy uczenia maszynowego, w tym drzewa decyzyjne, oraz metody uczenia maszynowego, takie jak uczenie nienadzorowane,
Nie ważne, czy jesteś początkującym entuzjastą czy doświadczonym programistą, nasza oferta obejmuje książki dla każdego. A jeśli preferujesz materiały w formie elektronicznej, nie zapomnij sprawdzić naszych książek w formacie PDF, EPUB czy MOBI.
Zachęcamy do odkrywania świata uczenia maszynowego poprzez nasze książki, które rozwijają umiejętności i otwierają drzwi do nowoczesnej analizy danych i sztucznej inteligencji.