Python. Machine learning i deep learning. Biblioteki scikit-learn i TensorFlow 2. Wydanie III
- Autorzy:
- Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili
- Serie wydawnicze:
- Packt
- Wydawnictwo:
- Helion
- Wydawnictwo:
- Helion
- Ocena:
- 5.1/6 Opinie: 11
- Stron:
- 672
- Druk:
- oprawa miękka
- Dostępne formaty:
-
PDFePubMobi
Opis
książki
:
Python. Machine learning i deep learning. Biblioteki scikit-learn i TensorFlow 2. Wydanie III
Uczenie maszynowe jest jedną z najbardziej fascynujących technologii naszych czasów - rozwojem jego najróżniejszych zastosowań zajmują się tacy giganci jak Google, Facebook, Apple, Amazon czy IBM. Uczenie maszynowe otwiera zupełnie nowe możliwości i powoli staje się nieodzowne: wystarczy wymienić asystenty głosowe w smartfonach, chatboty ułatwiające klientom wybór produktu, a także sieci ułatwiające podejmowanie decyzji o inwestycjach giełdowych, filtrujące niechciane wiadomości e-mail czy wspomagające diagnostykę medyczną.
Oto obszerny przewodnik po uczeniu maszynowym i uczeniu głębokim w Pythonie. Zawiera dokładne omówienie najważniejszych technik uczenia maszynowego oraz staranne wyjaśnienie zasad rządzących tą technologią. Poszczególne zagadnienia zilustrowano mnóstwem wyjaśnień, wizualizacji i przykładów, co znakomicie ułatwia zrozumienie materiału i sprawne rozpoczęcie samodzielnego budowania aplikacji i modeli, takich jak te służące do klasyfikacji obrazów, odkrywania ukrytych wzorców czy wydobywania dodatkowych informacji z danych. Wydanie trzecie zostało zaktualizowane - znalazł się w nim opis biblioteki TensorFlow 2 i najnowszych dodatków do biblioteki scikit-learn. Dodano również wprowadzenie do dwóch nowatorskich technik: uczenia przez wzmacnianie i budowy generatywnych sieci przeciwstawnych (GAN).
W książce między innymi:
- platformy, modele i techniki uczenia maszynowego
- wykorzystywanie biblioteki scikit-learn i TensorFlow
- sieci neuronowe, sieci GAN i inne
- przygotowywanie danych dla modeli uczenia maszynowego
- ocena i strojenie modeli
- analizy: regresyjna, skupień i sentymentów
Uczenie głębokie z Pythonem: zrozum i zastosuj!
Wybrane bestsellery
-
Nowość Bestseller Promocja
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.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. Wydanie II Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. Wydanie II
(71,20 zł najniższa cena z 30 dni)
57.84 zł
89.00 zł (-35%) -
Odkryj fascynujący świat sztucznej inteligencji (AI) bez zbędnych komplikacji! Ta książka to idealny przewodnik dla każdego, kto chce zrozumieć, jak AI zmienia nasz świat, od podstawowych pojęć po zaawansowane technologie. Dzięki jasnym wyjaśnieniom i przystępnemu językowi, autor demistyfikuje skomplikowane koncepcje, czyniąc je zrozumiałymi dla cz
- PDF + ePub + Mobi pkt
AI bez tajemnic. Sztuczna Inteligencja od podstaw po zaawansowane techniki AI bez tajemnic. Sztuczna Inteligencja od podstaw po zaawansowane techniki
-
Nowość Promocja
Tę książkę docenią wszyscy zainteresowani eksploracją danych i uczeniem maszynowym, którzy chcieliby pewnie poruszać się w świecie nauki o danych. Pokazano tu, w jaki sposób Excel pozwala zobrazować proces ich eksplorowania i jak działają poszczególne techniki w tym zakresie. Przejrzyście wyjaśniono metody eksploracji danych, a następnie zaprezentowano procedurę budowania ich implementacji w Excelu. Nawet tak złożone zagadnienia, jak algorytmy uczenia maszynowego, zostały wytłumaczone nadzwyczaj przystępnie. Przewodnik został pomyślany tak, aby umożliwić aktywne zdobywanie wiedzy, a niejako przy okazji podnieść umiejętności w posługiwaniu się arkuszem kalkulacyjnym na wyższy poziom.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
Eksploracja danych za pomocą Excela. Metody uczenia maszynowego krok po kroku Eksploracja danych za pomocą Excela. Metody uczenia maszynowego krok po kroku
(40,20 zł najniższa cena z 30 dni)
43.55 zł
67.00 zł (-35%) -
Nowość Promocja
Oto uzupełnione i zaktualizowane wydanie bestsellerowego przewodnika dla inżynierów sieci. Dzięki niemu przejdziesz trudną (ale ekscytującą!) drogę od tradycyjnej platformy do platformy sieciowej opartej na najlepszych praktykach programistycznych. Zaczniesz od zagadnień podstawowych, aby następnie zagłębić się w tajniki stosowania bibliotek Pexpect, Paramiko czy Netmiko do komunikacji z urządzeniami sieciowymi. W kolejnych rozdziałach znajdziesz solidny przegląd różnych narzędzi wraz ze sposobami ich użycia: Cisco NX-API, Meraki, Juniper PyEZ, Ansible, Scapy, PySNMP, Flask, Elastic Stack i wielu innych. Rozeznasz się również w kwestiach związanych z kontenerami Dockera, a także usługami sieciowymi chmur AWS i Azure. Lektura tej książki pozwoli Ci się w pełni przygotować na następną generację sieci!- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
Zaawansowana inżynieria sieci w Pythonie. Automatyzacja, monitorowanie i zarządzanie chmurą. Wydanie IV Zaawansowana inżynieria sieci w Pythonie. Automatyzacja, monitorowanie i zarządzanie chmurą. Wydanie IV
(77,40 zł najniższa cena z 30 dni)
83.85 zł
129.00 zł (-35%) -
Bestseller Promocja
Oto drugie, zaktualizowane i uzupełnione wydanie przewodnika po bibliotece Pandas. Dzięki tej przystępnej książce nauczysz się w pełni korzystać z możliwości oferowanych przez bibliotekę, nawet jeśli dopiero zaczynasz przygodę z analizą danych w Pythonie. Naukę rozpoczniesz z użyciem rzeczywistego zbioru danych, aby wkrótce rozwiązywać złożone problemy danologii, takie jak obsługa brakujących danych, stosowanie regularyzacji czy też używanie metod nienadzorowanego uczenia maszynowego do odnajdywania podstawowej struktury w zbiorze danych. Pracę z poszczególnymi zagadnieniami ułatwia to, że zostały one zilustrowane prostymi, ale praktycznymi przykładami.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
Jak analizować dane z biblioteką Pandas. Praktyczne wprowadzenie. Wydanie II Jak analizować dane z biblioteką Pandas. Praktyczne wprowadzenie. Wydanie II
(65,40 zł najniższa cena z 30 dni)
70.85 zł
109.00 zł (-35%) -
Promocja
Python, stanowiący czołowy temat tego kursu, jest jednym z najpopularniejszych języków programowania na świecie. Słynie z wszechstronności, czytelności i dużej społeczności użytkowników. W świecie finansów Python zyskał szczególne uznanie ze względu na swoją efektywność w analizie danych, modelowaniu finansowym i handlu algorytmicznym. Znajomość tego języka programowania jest w związku z tym coraz bardziej pożądana w branży finansowej – opanowawszy go, otworzysz sobie szeroko drzwi do kariery, które dotąd były dla Ciebie zamknięte.- Videokurs pkt
Python i finanse. Kurs video. Tworzenie modeli, prognoz i analiz rynkowych Python i finanse. Kurs video. Tworzenie modeli, prognoz i analiz rynkowych
(39,90 zł najniższa cena z 30 dni)
107.60 zł
269.00 zł (-60%) -
Zanurz się w fascynujący świat programowania w języku Python i osiągnij imponujący poziom umiejętności w zaledwie 24 godziny! Oto kilka zalet, które sprawiają, że ta książka jest niezbędna dla każdego aspirującego programisty: Szybki start: podstawy Pythona już w pierwszych godzinach nauki Krok po kroku: zrozumiałe instrukcje pomogą przejść przez
- PDF + ePub + Mobi pkt
Python w 1 dzień. Nauka programowania w Pythonie w 24 godziny od A do Z Python w 1 dzień. Nauka programowania w Pythonie w 24 godziny od A do Z
-
Promocja
Czy zastanawiasz się czasem nad tym, jak to możliwe, że jesteśmy w stanie „rozmawiać” z maszynami? Że coś mówimy, a one nas rozumieją i odpowiadają na nasze pytania, realizują polecenia, wykonują zadania? I na odwrót – to one mówią (i piszą) do nas słowami, które są dla nas jasne? Przetwarzaniem języka naturalnego (ang. natural language processing, NLP) zajmuje się interdyscyplinarna dziedzina, łącząca między innymi zagadnienia sztucznej inteligencji, a także językoznawstwa i analityki. NLP pozwala rozwiązywać takie problemy jak automatyczne streszczanie tekstu, tłumaczenie maszynowe (na przykład Google Translate), generowanie mowy czy opinion mining (co na język polski tłumaczy się jako analizę sentymentu – emocjonalnego wydźwięku wypowiedzi).- Videokurs pkt
NLP. Kurs video. Analiza danych tekstowych w języku Python NLP. Kurs video. Analiza danych tekstowych w języku Python
(39,90 zł najniższa cena z 30 dni)
52.15 zł
149.00 zł (-65%) -
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.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
Praktyczna algebra liniowa dla analityków danych. Od podstawowych koncepcji do użytecznych aplikacji w Pythonie Praktyczna algebra liniowa dla analityków danych. Od podstawowych koncepcji do użytecznych aplikacji w Pythonie
(46,20 zł najniższa cena z 30 dni)
50.05 zł
77.00 zł (-35%) -
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.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
Python Data Science. Niezbędne narzędzia do pracy z danymi. Wydanie II Python Data Science. Niezbędne narzędzia do pracy z danymi. Wydanie II
(77,40 zł najniższa cena z 30 dni)
83.85 zł
129.00 zł (-35%)
O autorach książki
Sebastian Raschka jest ekspertem w dziedzinie analizy danych i uczenia maszynowego. Obecnie przygotowuje doktorat na Michigan State University z metod obliczeniowych w biologii statystycznej. Biegle posługuje się Pythonem. Raschka bierze również udział w różnych projektach open source i wdraża nowe metody uczenia maszynowego. W wolnym czasie pracuje nad modelami predykcyjnymi dyscyplin sportowych. Jeżeli nie siedzi przed monitorem, chętnie uprawia sport.
Dr Vahid Mirjalili zajmuje się stosowaniem uczenia maszynowego w rozpoznawaniu obrazów i zwiększaniu prywatności przy użyciu danych biometrycznych. Projektuje też modele sieci neuronowych, które mają ułatwiać wykrywanie pieszych przez pojazdy autonomiczne.
Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili - pozostałe książki
-
Fully updated with PyTorch and the latest additions to scikit-learn. Packed with clear explanations, visualizations, and working examples, the book covers essential machine learning techniques in depth, along with two cutting-edge machine learning techniques: transformers and graph neural networks.
- PDF + ePub pkt
Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn. Develop machine learning and deep learning models with Python Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn. Develop machine learning and deep learning models with Python
Sebastian Raschka, Yuxi (Hayden) Liu, Vahid Mirjalili, Dmytro Dzhulgakov
-
This third edition is updated with TensorFlow 2 and the latest additions to scikit-learn. Packed with clear explanations, visualizations, and working examples, the book covers essential machine learning techniques in depth, along with two cutting-edge machine learning techniques: reinforcement learning and generative adversarial networks.
- PDF + ePub + Mobi pkt
Python Machine Learning. Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow 2 - Third Edition Python Machine Learning. Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow 2 - Third Edition
-
Ta książka jest drugim, wzbogaconym i zaktualizowanym wydaniem znakomitego podręcznika do nauki o danych. Wyczerpująco opisano tu teoretyczne podwaliny uczenia maszynowego. Sporo uwagi poświęcono działaniu algorytmów uczenia głębokiego, sposobom ich wykorzystania oraz metodom unikania istotnych błędów. Dodano rozdziały prezentujące zaawansowane informacje o sieciach neuronowych: o sieciach splotowych, służących do rozpoznawania obrazów, oraz o sieciach rekurencyjnych, znakomicie nadających się do pracy z danymi sekwencyjnymi i danymi szeregów czasowych. Poszczególne zagadnienia zostały zilustrowane praktycznymi przykładami kodu napisanego w Pythonie, co ułatwi bezpośrednie zapoznanie się z tematyką uczenia maszynowego.
- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
Czasowo niedostępna
-
Niniejsza książka jest lekturą obowiązkową dla każdego, kto chce rozwinąć swoją wiedzę o danych naukowych i zamierza w tym celu wykorzystać język Python. Przystępnie opisano tu teoretyczne podstawy dziedziny i przedstawiono wyczerpujące informacje o działaniu algorytmów uczenia maszynowego, sposobach ich wykorzystania oraz metodach unikania poważnych błędów. Zaprezentowano również biblioteki Theano i Keras, sposoby przewidywania wyników docelowych za pomocą analizy regresywnej oraz techniki wykrywania ukrytych wzorców metodą analizy skupień. Nie zabrakło opisu technik przetwarzania wstępnego i zasad oceny modeli uczenia maszynowego.
- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
Czasowo niedostępna
-
This second edition of Python Machine Learning by Sebastian Raschka is for developers and data scientists looking for a practical approach to machine learning and deep learning. In this updated edition, you’ll explore the machine learning process using Python and the latest open source technologies, including scikit-learn and TensorFlow 1.x.
- PDF + ePub + Mobi pkt
Python Machine Learning. Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow - Second Edition Python Machine Learning. Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow - Second Edition
-
Machine learning and predictive analytics are becoming one of the key strategies for unlocking growth in a challenging contemporary marketplace. It is one of the fastest growing trends in modern computing, and everyone wants to get into the field of machine learning. In order to obtain sufficient recognition in this field, one must be able to under
- PDF + ePub + Mobi pkt
Python: Deeper Insights into Machine Learning. Deeper Insights into Machine Learning Python: Deeper Insights into Machine Learning. Deeper Insights into Machine Learning
-
The Python: Real-World Data Science course will take you on a journey to become an efficient data science practitioner by thoroughly understanding the key concepts of Python. This learning path is divided into four modules and each module are a mini course in their own right, and as you complete each one, you’ll have gained key skills and be ready
- PDF + ePub + Mobi pkt
Python: Real-World Data Science. Real-World Data Science Python: Real-World Data Science. Real-World Data Science
Fabrizio Romano, Dusty Phillips, Phuong Vo.T.H, Martin Czygan, Robert Layton, Sebastian Raschka
-
Machine learning and predictive analytics are transforming the way businesses and other organizations operate. Being able to understand trends and patterns in complex data is critical to success, becoming one of the key strategies for unlocking growth in a challenging contemporary marketplace. Python can help you deliver key insights into your data
- PDF + ePub + Mobi pkt
Python Machine Learning. Learn how to build powerful Python machine learning algorithms to generate useful data insights with this data analysis tutorial Python Machine Learning. Learn how to build powerful Python machine learning algorithms to generate useful data insights with this data analysis tutorial
-
R has grown rapidly over the years to become one of the most versatile and valuable tools for data analysis and graphing. One of its many useful features is the heat map representation of numerical data, which is an invaluable tool to discover patterns in data quickly and efficiently.Instant Heat Maps in R How-to provides you with practical recipes
- PDF + ePub + Mobi pkt
Instant Heat Maps in R How-to. Learn how to design heat maps in R to enhance your data analysis Instant Heat Maps in R How-to. Learn how to design heat maps in R to enhance your data analysis
Zobacz pozostałe książki z serii Packt
-
Nowość Bestseller Promocja
Oto kompleksowe omówienie sposobów wdrażania najnowszych dostępnych środków zabezpieczających systemy linuksowe. Z książki dowiesz się, jak skonfigurować laboratorium do ćwiczeń praktycznych, tworzyć konta użytkowników z odpowiednimi poziomami uprawnień, chronić dane dzięki uprawnieniom i szyfrowaniu, a także skonfigurować zaporę sieciową przy użyciu najnowszych technologii. Nauczysz się też automatyzować takie czynności jak monitorowanie systemu za pomocą auditd i utwardzanie (hardening) konfiguracji jądra Linux. Poznasz również sposoby ochrony przed złośliwym oprogramowaniem i skanowania systemów pod kątem luk w zabezpieczeniach. Znajdziesz tu ponadto podpowiedź, jak używać Security Onion do skonfigurowania systemu wykrywania włamań.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
Bezpieczeństwo systemu Linux. Hardening i najnowsze techniki zabezpieczania przed cyberatakami. Wydanie III Bezpieczeństwo systemu Linux. Hardening i najnowsze techniki zabezpieczania przed cyberatakami. Wydanie III
(77,40 zł najniższa cena z 30 dni)
83.85 zł
129.00 zł (-35%) -
Nowość Bestseller Promocja
Ta książka pomoże Ci w doskonaleniu umiejętności potrzebnych na każdym etapie dochodzenia cyfrowego, od zbierania dowodów, poprzez ich analizę, po tworzenie raportów. Dzięki wielu wskazówkom i praktycznym ćwiczeniom przyswoisz techniki analizy, ekstrakcji danych i raportowania przy użyciu zaawansowanych narzędzi. Poznasz różne systemy przechowywania plików i nauczysz się wyszukiwać urządzenia sieciowe za pomocą skanerów Nmap i Netdiscover. Zapoznasz się też ze sposobami utrzymywania integralności cyfrowego materiału dowodowego. Znajdziesz tu ponadto omówienie kilku bardziej zaawansowanych tematów, takich jak pozyskiwanie ulotnych danych z sieci, nośników pamięci i systemów operacyjnych.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
Informatyka śledcza i Kali Linux. Przeprowadź analizy nośników pamięci, ruchu sieciowego i zawartości RAM-u za pomocą narzędzi systemu Kali Linux 2022.x. Wydanie III Informatyka śledcza i Kali Linux. Przeprowadź analizy nośników pamięci, ruchu sieciowego i zawartości RAM-u za pomocą narzędzi systemu Kali Linux 2022.x. Wydanie III
(59,40 zł najniższa cena z 30 dni)
59.40 zł
99.00 zł (-40%) -
Promocja
Oto zaktualizowane wydanie bestsellerowego przewodnika dla architektów rozwiązań. Dzięki niemu dobrze poznasz wzorce projektowe wbudowane w chmurę, czyli model AWS Well-Architected Framework. Zaznajomisz się z sieciami w chmurze AWS z uwzględnieniem sieci brzegowych i tworzeniem hybrydowych połączeń sieciowych w jej obrębie. W tym wydaniu dodano rozdziały dotyczące metodyki CloudOps i takich technologii jak uczenie maszynowe czy łańcuch bloków. Poznasz również inne ważne zagadnienia, w tym przechowywanie danych w chmurze AWS, kontenery obsługiwane przez usługi ECS i EKS, wzorce „jeziora” danych (w tym usługę AWS Lake Formation), architekturę lakehouse i architekturę siatki danych. Ten przewodnik z pewnością ułatwi Ci zaprojektowanie systemu spełniającego wyśrubowane wymagania techniczne i branżowe.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
AWS dla architektów rozwiązań. Tworzenie, skalowanie i migracja aplikacji do chmury Amazon Web Services. Wydanie II AWS dla architektów rozwiązań. Tworzenie, skalowanie i migracja aplikacji do chmury Amazon Web Services. Wydanie II
Saurabh Shrivastava, Neelanjali Srivastav, Alberto Artasanchez, Imtiaz Sayed
(83,40 zł najniższa cena z 30 dni)
90.35 zł
139.00 zł (-35%) -
Promocja
Ten szczegółowy przewodnik pozwoli Ci na błyskawiczne zapoznanie się z .NET MAUI i sprawne rozpoczęcie pisania aplikacji za pomocą tej technologii. Zaprezentowano w nim filozofię działania .NET MAUI, jak również przebieg prac nad tworzeniem kompletnej aplikacji wieloplatformowej dla systemów: Android, iOS, macOS i Windows, na podstawie jednego wspólnego kodu bazowego. Podczas lektury zrozumiesz też cały cykl rozwoju oprogramowania, w tym zasady publikowania w sklepach z aplikacjami. Ciekawym elementem książki jest opis najnowszej technologii tworzenia frontendów — .NET MAUI Blazor.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
Projektowanie aplikacji w .NET MAUI. Jak budować doskonałe interfejsy użytkownika dla aplikacji wieloplatformowych Projektowanie aplikacji w .NET MAUI. Jak budować doskonałe interfejsy użytkownika dla aplikacji wieloplatformowych
(47,40 zł najniższa cena z 30 dni)
51.35 zł
79.00 zł (-35%) -
Promocja
Ta książka szczególnie przyda się osobom, które rozpoczynają pracę z Angularem. Dzięki niej szybko zaczniesz tworzyć aplikacje z wykorzystaniem wiersza poleceń (CLI), pisać testy jednostkowe i używać stylów zgodnych ze standardem Material Design. Dowiesz się również, jak wdrażać aplikacje w środowisku produkcyjnym. W tym wydaniu zaprezentowano wiele nowych funkcjonalności i praktyk ułatwiających pracę twórcom frontendów. Dodano nowy rozdział poświęcony klasie Observable i bibliotece RxJS, a także rozszerzono zakres informacji o obsłudze błędów i debugowaniu w Angularze. Poszczególne zagadnienia zostały zilustrowane przykładami rzeczywistych rozwiązań, a prezentowany kod powstał zgodnie z najlepszymi praktykami programistycznymi.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
Poznaj Angular. Rzeczowy przewodnik po tworzeniu aplikacji webowych z użyciem frameworku Angular 15. Wydanie IV Poznaj Angular. Rzeczowy przewodnik po tworzeniu aplikacji webowych z użyciem frameworku Angular 15. Wydanie IV
(53,40 zł najniższa cena z 30 dni)
57.84 zł
89.00 zł (-35%) -
Promocja
Oto praktyczny, przystępnie napisany przewodnik, który stanowi wprowadzenie do pracy z technologią Blazor. Opisuje możliwości modeli Server i WebAssembly, przedstawia także krok po kroku proces powstawania aplikacji internetowej. Dzięki temu płynnie przejdziesz do tworzenia projektów Blazor, nauczysz się składni języka Razor, będziesz też weryfikować zawartość formularzy i budować własne komponenty. W tym wydaniu omówiono również generatory kodu źródłowego i zasady przenoszenia komponentów witryn utworzonych w innych technologiach do platformy Blazor. W trakcie lektury dowiesz się, jak tworzyć uniwersalne aplikacje za pomocą wersji Blazor Hybrid wraz z platformą .NET MAUI.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
Platforma Blazor. Praktyczny przewodnik. Jak tworzyć interaktywne aplikacje internetowe z C# i .NET 7. Wydanie II Platforma Blazor. Praktyczny przewodnik. Jak tworzyć interaktywne aplikacje internetowe z C# i .NET 7. Wydanie II
(41,40 zł najniższa cena z 30 dni)
44.85 zł
69.00 zł (-35%) -
Promocja
To książka przeznaczona dla profesjonalnych administratorów i użytkowników Linuksa. Dzięki niej szybciej zrozumiesz, w jakim stopniu dobre zarządzanie systemami na poziomie systemu operacyjnego może wynieść działanie infrastruktury biznesowej na zupełnie inny poziom. Znajdziesz tu najlepsze praktyki zarządzania systemami ― począwszy od wyboru optymalnej dystrybucji Linuksa, poprzez zaprojektowanie architektury systemu, skończywszy na strategiach zarządzania przeprowadzanymi w nim poprawkami i aktualizacjami. Sporo miejsca poświęcono różnym metodom automatyzacji części zadań administratora, a także schematom tworzenia kopii zapasowych i odzyskiwania danych po awarii. Zaproponowano również ciekawe podejście do rozwiązywania problemów, dzięki któremu można szybciej uzyskać satysfakcjonujące rozwiązanie i uniknąć poważniejszych szkód.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
Linux dla admina. Najlepsze praktyki. O czym pamiętać podczas projektowania i zarządzania systemami Linux dla admina. Najlepsze praktyki. O czym pamiętać podczas projektowania i zarządzania systemami
(53,40 zł najniższa cena z 30 dni)
57.84 zł
89.00 zł (-35%) -
Promocja
Książka stanowi wprowadzenie do pracy z funkcjami SI dostępnymi w Power BI; jest skierowana do osób znających to środowisko. Dowiesz się z niej, w jaki sposób sztuczna inteligencja może być używana w Power BI i jakie funkcje są w nim domyślnie dostępne. Nauczysz się też eksplorować i przygotowywać dane do projektów SI. Pokazano tu, jak umieszczać dane z analizy tekstu i widzenia komputerowego w raportach Power BI, co ułatwia korzystanie z zewnętrznej bazy wiedzy. Omówiono również procesy tworzenia i wdrażania modeli AutoML wytrenowanych na platformie Azure ML, a także umieszczania ich w edytorze Power Query. Nie zabrakło kwestii związanych z prywatnością, bezstronnością i odpowiedzialnością w korzystaniu z SI.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
Power BI i sztuczna inteligencja. Jak w pełni wykorzystać funkcje AI dostępne w Power BI Power BI i sztuczna inteligencja. Jak w pełni wykorzystać funkcje AI dostępne w Power BI
(47,40 zł najniższa cena z 30 dni)
51.35 zł
79.00 zł (-35%) -
Promocja
To drugie wydanie popularnego przewodnika dla śledczych. Dzięki niemu sprawnie przygotujesz się do pracy z narzędziami kryminalistycznymi i zapoznasz się ze stosowanymi w informatyce śledczej technikami. Nauczysz się pozyskiwać informacje o podejrzanych i zabezpieczać znajdujące się w sieci dane, które mogą się okazać istotne w wyjaśnieniu sprawy. Zdobędziesz także potrzebną wiedzę o topologiach sieciowych, urządzeniach i niektórych protokołach sieciowych. Bardzo ważnym elementem publikacji jest rozdział poświęcony zasadom tworzenia raportów kryminalistycznych. Cenne informacje i wskazówki zawarte w przewodniku pomogą Ci odnieść sukces w dochodzeniach korporacyjnych lub śledztwach w sprawach karnych.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
Informatyka śledcza. Gromadzenie, analiza i zabezpieczanie dowodów elektronicznych dla początkujących. Wydanie II Informatyka śledcza. Gromadzenie, analiza i zabezpieczanie dowodów elektronicznych dla początkujących. Wydanie II
(47,40 zł najniższa cena z 30 dni)
47.40 zł
79.00 zł (-40%) -
Promocja
Dzięki temu praktycznemu podręcznikowi zrozumiesz, kiedy i dlaczego warto zastosować myślenie funkcyjne, a także jak korzystać z technik funkcyjnych w różnych scenariuszach. Dowiesz się również, jakie narzędzia i biblioteki przeznaczone do tego celu są dostępne w Pythonie i jak używać wyrażeń generatorowych, list składanych i dekoratorów. W tym wydaniu znalazły się nowe rozdziały dotyczące złożonych obiektów bezstanowych, funkcji kombinatorycznych i pakietu toolz, zawierającego zbiór modułów wspomagających pisanie programów funkcyjnych. Umieszczono tu ponadto sporo ciekawych przykładów, dotyczących choćby eksploracyjnej analizy danych i ich czyszczenia.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
Programowanie funkcyjne w Pythonie. Jak pisać zwięzły, wydajny i ekspresywny kod. Wydanie III Programowanie funkcyjne w Pythonie. Jak pisać zwięzły, wydajny i ekspresywny kod. Wydanie III
(53,40 zł najniższa cena z 30 dni)
57.84 zł
89.00 zł (-35%)
Ebooka "Python. Machine learning i deep learning. Biblioteki scikit-learn i TensorFlow 2. Wydanie III" przeczytasz na:
-
czytnikach Inkbook, Kindle, Pocketbook, Onyx Booxs 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 "Python. Machine learning i deep learning. Biblioteki scikit-learn i TensorFlow 2. Wydanie III" 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 "Python. Machine learning i deep learning. Biblioteki scikit-learn i TensorFlow 2. Wydanie III" 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:
- Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow 2, 3rd Edition
- Tłumaczenie:
- Krzysztof Sawka
- ISBN Książki drukowanej:
- 978-83-283-7001-2, 9788328370012
- Data wydania książki drukowanej :
- 2021-02-09
- ISBN Ebooka:
- 978-83-283-7002-9, 9788328370029
- Data wydania ebooka :
- 2021-02-09 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@helion.pl.
- Format:
- 168x237
- Numer z katalogu:
- 127555
- druk na żądanie!
- dnż
- Rozmiar pliku Pdf:
- 24.4MB
- Rozmiar pliku ePub:
- 24.4MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 45MB
- Pobierz przykładowy rozdział PDF
- Przykłady na ftp
- Zgłoś erratę
- Kategorie:
Programowanie » Python - Programowanie
Uczenie maszynowe
- Serie wydawnicze: Packt
Spis treści książki
- Tworzenie inteligentnych maszyn służących do przekształcania danych w wiedzę 28
- Trzy różne rodzaje uczenia maszynowego 28
- Przewidywanie przyszłości za pomocą uczenia nadzorowanego 29
- Rozwiązywanie problemów interaktywnych za pomocą uczenia przez wzmacnianie 32
- Odkrywanie ukrytych struktur za pomocą uczenia nienadzorowanego 33
- Wprowadzenie do podstawowej terminologii i notacji 35
- Notacja i konwencje używane w niniejszej książce 35
- Terminologia uczenia maszynowego 37
- Strategia tworzenia systemów uczenia maszynowego 38
- Wstępne przetwarzanie - nadawanie danym formy 38
- Trenowanie i dobór modelu predykcyjnego 39
- Ewaluacja modeli i przewidywanie wystąpienia nieznanych danych 40
- Wykorzystywanie środowiska Python do uczenia maszynowego 40
- Instalacja środowiska Python i pakietów z repozytorium Python Package Index 41
- Korzystanie z platformy Anaconda i menedżera pakietów 41
- Pakiety przeznaczone do obliczeń naukowych, analizy danych i uczenia maszynowego 42
- Podsumowanie 42
- Sztuczne neurony - rys historyczny początków uczenia maszynowego 46
- Definicja formalna sztucznego neuronu 47
- Reguła uczenia perceptronu 49
- Implementacja algorytmu uczenia perceptronu w Pythonie 51
- Obiektowy interfejs API perceptronu 51
- Trenowanie modelu perceptronu na zestawie danych Iris 54
- Adaptacyjne neurony liniowe i zbieżność uczenia 60
- Minimalizacja funkcji kosztu za pomocą metody gradientu prostego 61
- Implementacja algorytmu Adaline w Pythonie 63
- Usprawnianie gradientu prostego poprzez skalowanie cech 67
- Wielkoskalowe uczenie maszynowe i metoda stochastycznego spadku wzdłuż gradientu 69
- Podsumowanie 73
- Wybór algorytmu klasyfikującego 76
- Pierwsze kroki z biblioteką scikit-learn - uczenie perceptronu 76
- Modelowanie prawdopodobieństwa przynależności do klasy za pomocą regresji logistycznej 82
- Regresja logistyczna i prawdopodobieństwo warunkowe 82
- Wyznaczanie wag logistycznej funkcji kosztu 86
- Przekształcanie implementacji Adaline do postaci algorytmu regresji logistycznej 88
- Uczenie modelu regresji logistycznej za pomocą biblioteki scikit-learn 92
- Zapobieganie przetrenowaniu za pomocą regularyzacji 94
- Wyznaczanie maksymalnego marginesu za pomocą maszyn wektorów nośnych 97
- Teoretyczne podłoże maksymalnego marginesu 98
- Rozwiązywanie przypadków nieliniowo rozdzielnych za pomocą zmiennych uzupełniających 99
- Alternatywne implementacje w interfejsie scikit-learn 101
- Rozwiązywanie nieliniowych problemów za pomocą jądra SVM 102
- Metody jądrowe dla danych nierozdzielnych liniowo 102
- Stosowanie sztuczki z funkcją jądra do znajdowania przestrzeni rozdzielających w przestrzeni wielowymiarowej 104
- Uczenie drzew decyzyjnych 107
- Maksymalizowanie przyrostu informacji - osiąganie jak największych korzyści 108
- Budowanie drzewa decyzyjnego 112
- Łączenie wielu drzew decyzyjnych za pomocą modelu losowego lasu 115
- Algorytm k-najbliższych sąsiadów - model leniwego uczenia 119
- Podsumowanie 122
- Kwestia brakujących danych 126
- Wykrywanie brakujących wartości w danych tabelarycznych 126
- Usuwanie przykładów uczących lub cech niezawierających wartości 127
- Wstawianie brakujących danych 128
- Estymatory interfejsu scikit-learn 129
- Przetwarzanie danych kategorialnych 130
- Kodowanie danych kategorialnych za pomocą biblioteki pandas 131
- Mapowanie cech porządkowych 131
- Kodowanie etykiet klas 132
- Kodowanie "gorącojedynkowe" cech nominalnych (z użyciem wektorów własnych) 133
- Rozdzielanie zestawu danych na oddzielne podzbiory uczący i testowy 136
- Skalowanie cech 138
- Dobór odpowiednich cech 140
- Regularyzacje L1 i L2 jako kary ograniczające złożoność modelu 141
- Interpretacja geometryczna regularyzacji L2 141
- Rozwiązania rzadkie za pomocą regularyzacji L1 143
- Algorytmy sekwencyjnego wyboru cech 146
- Ocenianie istotności cech za pomocą algorytmu losowego lasu 151
- Podsumowanie 154
- Nienadzorowana redukcja wymiarowości za pomocą analizy głównych składowych 156
- Podstawowe etapy analizy głównych składowych 156
- Wydobywanie głównych składowych krok po kroku 158
- Wyjaśniona wariancja całkowita 160
- Transformacja cech 161
- Analiza głównych składowych w interfejsie scikit-learn 164
- Nadzorowana kompresja danych za pomocą liniowej analizy dyskryminacyjnej 167
- Porównanie analizy głównych składowych z liniową analizą dyskryminacyjną 167
- Wewnętrzne mechanizmy działania liniowej analizy dyskryminacyjnej 169
- Obliczanie macierzy rozproszenia 169
- Dobór dyskryminant liniowych dla nowej podprzestrzeni cech 171
- Rzutowanie przykładów na nową przestrzeń cech 173
- Implementacja analizy LDA w bibliotece scikit-learn 174
- Jądrowa analiza głównych składowych jako metoda odwzorowywania nierozdzielnych liniowo klas 176
- Funkcje jądra oraz sztuczka z funkcją jądra 177
- Implementacja jądrowej analizy głównych składowych w Pythonie 181
- Rzutowanie nowych punktów danych 188
- Algorytm jądrowej analizy głównych składowych w bibliotece scikit-learn 191
- Podsumowanie 192
- Usprawnianie cyklu pracy za pomocą kolejkowania 195
- Wczytanie zestawu danych Breast Cancer Wisconsin 196
- Łączenie funkcji transformujących i estymatorów w kolejce czynności 197
- Stosowanie k-krotnego sprawdzianu krzyżowego w ocenie skuteczności modelu 198
- Metoda wydzielania 199
- K-krotny sprawdzian krzyżowy 200
- Sprawdzanie algorytmów za pomocą krzywych uczenia i krzywych walidacji 204
- Diagnozowanie problemów z obciążeniem i wariancją za pomocą krzywych uczenia 204
- Rozwiązywanie problemów przetrenowania i niedotrenowania za pomocą krzywych walidacji 208
- Dostrajanie modeli uczenia maszynowego za pomocą metody przeszukiwania siatki 209
- Strojenie hiperparametrów przy użyciu metody przeszukiwania siatki 210
- Dobór algorytmu poprzez zagnieżdżony sprawdzian krzyżowy 211
- Przegląd wskaźników oceny skuteczności 213
- Odczytywanie macierzy pomyłek 213
- Optymalizacja precyzji i pełności modelu klasyfikującego 215
- Wykres krzywej ROC 217
- Wskaźniki zliczające dla klasyfikacji wieloklasowej 220
- Kwestia dysproporcji klas 220
- Podsumowanie 223
- Uczenie zespołów 225
- Łączenie klasyfikatorów za pomocą algorytmu głosowania większościowego 229
- Implementacja prostego klasyfikatora głosowania większościowego 230
- Stosowanie reguły głosowania większościowego do uzyskiwania prognoz 235
- Ewaluacja i strojenie klasyfikatora zespołowego 237
- Agregacja - tworzenie zespołu klasyfikatorów za pomocą próbek początkowych 242
- Agregacja w pigułce 243
- Stosowanie agregacji do klasyfikowania przykładów z zestawu Wine 244
- Usprawnianie słabych klasyfikatorów za pomocą wzmocnienia adaptacyjnego 248
- Wzmacnianie - mechanizm działania 248
- Stosowanie algorytmu AdaBoost za pomocą biblioteki scikit-learn 252
- Podsumowanie 255
- Przygotowywanie zestawu danych IMDb movie review do przetwarzania tekstu 258
- Uzyskiwanie zestawu danych IMDb 258
- Przetwarzanie wstępne zestawu danych IMDb do wygodniejszego formatu 259
- Wprowadzenie do modelu worka słów 260
- Przekształcanie słów w wektory cech 261
- Ocena istotności wyrazów za pomocą ważenia częstości termów - odwrotnej częstości w tekście 262
- Oczyszczanie danych tekstowych 264
- Przetwarzanie tekstu na znaczniki 266
- Uczenie modelu regresji logistycznej w celu klasyfikowania tekstu 268
- Praca z większą ilością danych - algorytmy sieciowe i uczenie pozardzeniowe 270
- Modelowanie tematyczne za pomocą alokacji ukrytej zmiennej Dirichleta 273
- Rozkładanie dokumentów tekstowych za pomocą analizy LDA 274
- Analiza LDA w bibliotece scikit-learn 274
- Podsumowanie 277
- Serializacja wyuczonych estymatorów biblioteki scikit-learn 280
- Konfigurowanie bazy danych SQLite 283
- Tworzenie aplikacji sieciowej za pomocą środowiska Flask 285
- Nasza pierwsza aplikacja sieciowa 285
- Sprawdzanie i wyświetlanie formularza 287
- Przekształcanie klasyfikatora recenzji w aplikację sieciową 293
- Pliki i katalogi - wygląd drzewa katalogów 295
- Implementacja głównej części programu w pliku app.py 296
- Konfigurowanie formularza recenzji 298
- Tworzenie szablonu strony wynikowej 299
- Umieszczanie aplikacji sieciowej na publicznym serwerze 301
- Tworzenie konta w serwisie PythonAnywhere 301
- Przesyłanie aplikacji klasyfikatora filmowego 302
- Aktualizowanie klasyfikatora recenzji filmowych 303
- Podsumowanie 305
- Wprowadzenie do regresji liniowej 308
- Prosta regresja liniowa 308
- Wielowymiarowa regresja liniowa 308
- Zestaw danych Housing 310
- Wczytywanie zestawu danych Housing do obiektu DataFrame 310
- Wizualizowanie ważnych elementów zestawu danych 312
- Analiza związków za pomocą macierzy korelacji 313
- Implementacja modelu regresji liniowej wykorzystującego zwykłą metodę najmniejszych kwadratów 315
- Określanie parametrów regresywnych za pomocą metody gradientu prostego 316
- Szacowanie współczynnika modelu regresji za pomocą biblioteki scikit-learn 319
- Uczenie odpornego modelu regresywnego za pomocą algorytmu RANSAC 321
- Ocenianie skuteczności modeli regresji liniowej 324
- Stosowanie regularyzowanych metod regresji 327
- Przekształcanie modelu regresji liniowej w krzywą - regresja wielomianowa 329
- Dodawanie członów wielomianowych za pomocą biblioteki scikit-learn 329
- Modelowanie nieliniowych zależności w zestawie danych Housing 331
- Analiza nieliniowych relacji za pomocą algorytmu losowego lasu 334
- Regresja przy użyciu drzewa decyzyjnego 334
- Regresja przy użyciu losowego lasu 336
- Podsumowanie 339
- Grupowanie obiektów na podstawie podobieństwa przy użyciu algorytmu centroidów 342
- Algorytm centroidów w bibliotece scikit-learn 342
- Inteligentniejszy sposób dobierania pierwotnych centroidów za pomocą algorytmu k-means++ 346
- Twarda i miękka analiza skupień 347
- Stosowanie metody łokcia do wyszukiwania optymalnej liczby skupień 349
- Ujęcie ilościowe jakości analizy skupień za pomocą wykresu profilu 351
- Organizowanie skupień do postaci drzewa skupień 355
- Oddolne grupowanie skupień 356
- Przeprowadzanie hierarchicznej analizy skupień na macierzy odległości 357
- Dołączanie dendrogramów do mapy cieplnej 360
- Aglomeracyjna analiza skupień w bibliotece scikit-learn 361
- Wyznaczanie rejonów o dużej gęstości za pomocą algorytmu DBSCAN 363
- Podsumowanie 368
- Modelowanie złożonych funkcji przy użyciu sztucznych sieci neuronowych 370
- Jednowarstwowa sieć neuronowa - powtórzenie 371
- Wstęp do wielowarstwowej architektury sieci neuronowych 373
- Aktywacja sieci neuronowej za pomocą propagacji w przód 376
- Klasyfikowanie pisma odręcznego 379
- Zestaw danych MNIST 379
- Implementacja perceptronu wielowarstwowego 385
- Trenowanie sztucznej sieci neuronowej 395
- Obliczanie logistycznej funkcji kosztu 395
- Wyjaśnienie algorytmu wstecznej propagacji 398
- Uczenie sieci neuronowych za pomocą algorytmu propagacji wstecznej 399
- Zbieżność w sieciach neuronowych 402
- Jeszcze słowo o implementacji sieci neuronowej 404
- Podsumowanie 404
- Biblioteka TensorFlow a skuteczność uczenia 408
- Wyzwania związane z wydajnością 408
- Czym jest biblioteka TensorFlow? 409
- W jaki sposób będziemy poznawać bibliotekę TensorFlow? 411
- Pierwsze kroki z biblioteką TensorFlow 411
- Instalacja modułu TensorFlow 411
- Tworzenie tensorów w TensorFlow 412
- Manipulowanie typem danych i rozmiarem tensora 413
- Przeprowadzanie operacji matematycznych na tensorach 414
- Dzielenie, nawarstwianie i łączenie tensorów 415
- Tworzenie potoków wejściowych za pomocą tf.data, czyli interfejsu danych TensorFlow 416
- Tworzenie obiektów Dataset z istniejących tensorów 417
- Łączenie dwóch tensorów we wspólny zestaw danych 418
- Potasuj, pogrupuj, powtórz 419
- Tworzenie zestawu danych z plików umieszczonych w lokalnym magazynie dyskowym 422
- Pobieranie dostępnych zestawów danych z biblioteki tensorflow_datasets 425
- Tworzenie modelu sieci neuronowej za pomocą modułu TensorFlow 430
- Interfejs Keras (tf.keras) 430
- Tworzenie modelu regresji liniowej 431
- Uczenie modelu za pomocą metod .compile() i .fit() 435
- Tworzenie perceptronu wielowarstwowego klasyfikującego kwiaty z zestawu danych Iris 436
- Ocena wytrenowanego modelu za pomocą danych testowych 439
- Zapisywanie i wczytywanie wyuczonego modelu 440
- Dobór funkcji aktywacji dla wielowarstwowych sieci neuronowych 440
- Funkcja logistyczna - powtórzenie 441
- Szacowanie prawdopodobieństw przynależności do klas w klasyfikacji wieloklasowej za pomocą funkcji softmax 443
- Rozszerzanie zakresu wartości wyjściowych za pomocą funkcji tangensa hiperbolicznego 444
- Aktywacja za pomocą prostowanej jednostki liniowej (ReLU) 446
- Podsumowanie 448
- Cechy kluczowe TensorFlow 450
- Grafy obliczeniowe TensorFlow: migracja do wersji TensorFlow 2 451
- Grafy obliczeniowe 451
- Tworzenie grafu w wersji TensorFlow 1.x 452
- Migracja grafu do wersji TensorFlow 2 453
- Wczytywanie danych wejściowych do modelu: TensorFlow 1.x 453
- Wczytywanie danych wejściowych do modelu: TensorFlow 2 454
- Poprawianie wydajności obliczeniowej za pomocą dekoratorów funkcji 455
- Obiekty Variable służące do przechowywania i aktualizowania parametrów modelu 456
- Obliczanie gradientów za pomocą różniczkowania automatycznego i klasy GradientTape 460
- Obliczanie gradientów funkcji straty w odniesieniu do zmiennych modyfikowalnych 460
- Obliczanie gradientów w odniesieniu do tensorów niemodyfikowalnych 462
- Przechowywanie zasobów na obliczanie wielu gradientów 462
- Upraszczanie implementacji popularnych struktur za pomocą interfejsu Keras 463
- Rozwiązywanie problemu klasyfikacji XOR 466
- Zwiększenie możliwości budowania modeli za pomocą interfejsu funkcyjnego Keras 471
- Implementowanie modeli bazujących na klasie Model 472
- Pisanie niestandardowych warstw Keras 473
- Estymatory TensorFlow 476
- Praca z kolumnami cech 477
- Uczenie maszynowe za pomocą gotowych estymatorów 481
- Stosowanie estymatorów w klasyfikacji zestawu pisma odręcznego MNIST 484
- Tworzenie niestandardowego estymatora z istniejącego modelu Keras 486
- Podsumowanie 488
- Podstawowe elementy splotowej sieci neuronowej 490
- Splotowe sieci neuronowe i hierarchie cech 490
- Splot dyskretny 492
- Warstwy podpróbkowania 501
- Implementowanie sieci CNN 502
- Praca z wieloma kanałami wejściowymi/barw 503
- Regularyzowanie sieci neuronowej metodą porzucania 506
- Funkcje straty w zadaniach klasyfikacji 509
- Implementacja głębokiej sieci splotowej za pomocą biblioteki TensorFlow 511
- Architektura wielowarstwowej sieci CNN 511
- Wczytywanie i wstępne przetwarzanie danych 512
- Implementowanie sieci CNN za pomocą interfejsu Keras 513
- Klasyfikowanie płci na podstawie zdjęć twarzy za pomocą sieci splotowej 518
- Wczytywanie zestawu danych CelebA 519
- Przekształcanie obrazów i dogenerowanie danych 520
- Uczenie modelu CNN jako klasyfikatora płci 525
- Podsumowanie 530
- Wprowadzenie do danych sekwencyjnych 534
- Modelowanie danych sekwencyjnych - kolejność ma znaczenie 534
- Przedstawianie sekwencji 535
- Różne kategorie modelowania sekwencji 536
- Sieci rekurencyjne służące do modelowania sekwencji 537
- Mechanizm zapętlania w sieciach rekurencyjnych 537
- Obliczanie aktywacji w sieciach rekurencyjnych 539
- Rekurencja w warstwie ukrytej a rekurenacja w warstwie wyjściowej 542
- Problemy z uczeniem długofalowych oddziaływań 544
- Jednostki LSTM 546
- Implementowanie wielowarstwowej sieci rekurencyjnej przy użyciu biblioteki TensorFlow do modelowania sekwencji 548
- Pierwszy projekt - przewidywanie sentymentów na recenzjach z zestawu danych IMDb 548
- Drugi projekt - modelowanie języka na poziomie znaków w TensorFlow 561
- Przetwarzanie języka za pomocą modelu transformatora 572
- Wyjaśnienie mechanizmu samouwagi 573
- Wieloblokowy mechanizm uwagi i komórka transformatora 575
- Podsumowanie 577
- Wprowadzenie do generatywnych sieci przeciwstawnych 580
- Autokodery 580
- Modele generatywne syntetyzujące nowe dane 582
- Generowanie nowych prób za pomocą sieci GAN 584
- Funkcje straty generatora i dyskryminatora w modelu GAN 585
- Implementowanie sieci GAN od podstaw 587
- Uczenie modeli GAN w środowisku Google Colab 587
- Implementacja sieci generatora i dyskryminatora 590
- Definiowanie zestawu danych uczących 593
- Uczenie modelu GAN 595
- Poprawianie jakości syntetyzowanych obrazów za pomocą sieci GAN: splotowej i Wassersteina 603
- Splot transponowany 603
- Normalizacja wsadowa 605
- Implementowanie generatora i dyskryminatora 607
- Wskaźniki odmienności dwóch rozkładów 613
- Praktyczne stosowanie odległości EM w sieciach GAN 616
- Kara gradientowa 617
- Implementacja sieci WGAN-DP służącej do uczenia modelu DCGAN 617
- Załamanie modu 622
- Inne zastosowania modeli GAN 623
- Podsumowanie 624
- Wprowadzenie: uczenie z doświadczenia 626
- Filozofia uczenia przez wzmacnianie 626
- Definicja interfejsu agent-środowisko w systemie uczenia przez wzmacnianie 628
- Podstawy teoretyczne uczenia przez wzmacnianie 629
- Procesy decyzyjne Markowa 629
- Wyjaśnienie matematyczne procesów decyzyjnych Markowa 630
- Terminologia uczenia przez wzmacnianie: zwrot, strategia i funkcja wartości 633
- Programowanie dynamiczne za pomocą równania Bellmana 636
- Algorytmy uczenia przez wzmacnianie 637
- Programowanie dynamiczne 638
- Uczenie przez wzmacnianie metodą Monte Carlo 641
- Uczenie metodą różnic czasowych 643
- Implementacja naszego pierwszego algorytmu uczenia przez wzmacnianie 646
- Wprowadzenie do pakietu OpenAI Gym 646
- Rozwiązywanie problemu świata blokowego za pomocą Q-uczenia 654
- Krótko o algorytmie Q-uczenia głębokiego 658
- Podsumowanie rozdziału i książki 665
Informacje o autorach 13
Informacje o recenzentach 15
Wstęp 17
Rozdział 1. Umożliwianie komputerom uczenia się z danych 27
Rozdział 2. Trenowanie prostych algorytmów uczenia maszynowego w celach klasyfikacji 45
Rozdział 3. Stosowanie klasyfikatorów uczenia maszynowego za pomocą biblioteki scikit-learn 75
Rozdział 4. Tworzenie dobrych zestawów danych uczących - wstępne przetwarzanie danych 125
Rozdział 5. Kompresja danych poprzez redukcję wymiarowości 155
Rozdział 6. Najlepsze metody oceny modelu i strojenie parametryczne 195
Rozdział 7. Łączenie różnych modeli w celu uczenia zespołowego 225
Rozdział 8. Wykorzystywanie uczenia maszynowego w analizie sentymentów 257
Rozdział 9. Wdrażanie modelu uczenia maszynowego do aplikacji sieciowej 279
Rozdział 10. Przewidywanie ciągłych zmiennych docelowych za pomocą analizy regresywnej 307
Rozdział 11. Praca z nieoznakowanymi danymi - analiza skupień 341
Rozdział 12. Implementowanie wielowarstwowej sieci neuronowej od podstaw 369
Rozdział 13. Równoległe przetwarzanie sieci neuronowych za pomocą biblioteki TensorFlow 407
Rozdział 14. Czas na szczegóły - mechanizm działania biblioteki TensorFlow 449
Rozdział 15. Klasyfikowanie obrazów za pomocą głębokich splotowych sieci neuronowych 489
Rozdział 16. Modelowanie danych sekwencyjnych za pomocą rekurencyjnych sieci neuronowych 533
Rozdział 17. Generatywne sieci przeciwstawne w zadaniach syntetyzowania nowych danych 579
Rozdział 18. Uczenie przez wzmacnianie jako mechanizm podejmowania decyzji w skomplikowanych środowiskach 625
Helion - inne książki
-
Nowość Bestseller Promocja
Dzięki tej przystępnej książce zrozumiesz metody działania wielkich modeli językowych i techniki szkolenia modeli generatywnych. Następnie zapoznasz się z przypadkami użycia, w których ChatGPT sprawdzi się najlepiej, a w efekcie zwiększy produktywność i kreatywność. Dowiesz się też, jak wchodzić w interakcje z ChatGPT, tworzyć lepsze prompty i korzystać z funkcji uczenia się. Znajdziesz tu rozdziały dla marketingowców, naukowców i programistów, ułatwiające szybkie zastosowanie nabytej wiedzy w praktyce. Przekonasz się również, jak w środowisku korporacyjnym stosować interfejsy API modeli OpenAI dostępne w infrastrukturze Azure. Dla każdego scenariusza podano kompletną implementację w Pythonie, korzystającą z bibliotek Streamlit i LangChain do integracji modeli AI z aplikacjami.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
Generatywna sztuczna inteligencja z ChatGPT i modelami OpenAI. Podnieś swoją produktywność i innowacyjność za pomocą GPT3 i GPT4 Generatywna sztuczna inteligencja z ChatGPT i modelami OpenAI. Podnieś swoją produktywność i innowacyjność za pomocą GPT3 i GPT4
(63,20 zł najniższa cena z 30 dni)
51.35 zł
79.00 zł (-35%) -
Nowość Bestseller Promocja
Ta książka jest przewodnikiem dla profesjonalistów do spraw cyberbezpieczeństwa. Przedstawia podstawowe zasady reagowania na incydenty bezpieczeństwa i szczegółowo, na przykładach, omawia proces tworzenia zdolności szybkiej i skutecznej reakcji na takie zdarzenia. Zaprezentowano tu techniki informatyki śledczej, od pozyskiwania dowodów i badania pamięci ulotnej po badanie dysku twardego i dowodów pochodzących z sieci. Szczególną uwagę poświęcono zagrożeniom atakami ransomware. Nie zabrakło omówienia roli analizy zagrożeń w procesie reagowania na incydenty, a także zasad sporządzania raportów dokumentujących reakcję na incydent i wyniki analizy. Pokazano również, w jaki sposób prowadzi się polowania na zagrożenia.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
Informatyka śledcza. Narzędzia i techniki skutecznego reagowania na incydenty bezpieczeństwa. Wydanie III Informatyka śledcza. Narzędzia i techniki skutecznego reagowania na incydenty bezpieczeństwa. Wydanie III
(59,40 zł najniższa cena z 30 dni)
59.40 zł
99.00 zł (-40%) -
Nowość Bestseller Promocja
Ta książka zapewni Ci wiedzę, dzięki której z powodzeniem utworzysz blue team w swojej organizacji. Dowiesz się, z jakich defensywnych środków cyberbezpieczeństwa warto skorzystać i jakimi metodami ocenić skuteczność aktualnego stanu zabezpieczeń, dogłębnie zrozumiesz także sposoby działania cyberprzestępców. Lekturę rozpoczniesz od krótkiego przeglądu znaczenia, zadań i składu zespołu niebieskiego, poznasz też ważne techniki i najlepsze praktyki w defensywnej ochronie cyberbezpieczeństwa. Nauczysz się korzystać z metodologii NIST w celu utworzenia planów reagowania na incydenty i dowiesz się, jak je testować. Znajdziesz tutaj również wskazówki, dzięki którym dopasujesz swoje działania ściśle do potrzeb organizacji.- Druk
Cyberbezpieczeństwo i strategie blue teamów. Walka z cyberzagrożeniami w Twojej organizacji Cyberbezpieczeństwo i strategie blue teamów. Walka z cyberzagrożeniami w Twojej organizacji
(35,40 zł najniższa cena z 30 dni)
35.40 zł
59.00 zł (-40%) -
Nowość Bestseller Promocja
Czy wiesz, co kryje się w centrum naszej Galaktyki? Czy zastanawiasz się czasem, jak powstają czarne dziury i co one oznaczają dla naszego zrozumienia wszechrzeczy? Czy chcesz poznać tajemnice tych niesamowitych obiektów, które wykraczają poza granice wyobraźni? Jeśli tak, to bestseller Czarne dziury. Klucz do zrozumienia wszechświata jest właśnie dla Ciebie. Znany naukowiec i popularyzator nauki Brian Cox wraz z fizykiem Jeffem Forshawem zabiorą Cię w fascynującą podróż do świata czarnych dziur. Dowiesz się, jak się narodziła koncepcja czarnych dziur, jak Einstein zapoczątkował teorię ogólnej względności, która przewidziała ich istnienie, jak Hawking odkrył, że one promieniują, i jak współczesna fizyka kwantowa próbuje połączyć grawitację z informacją. Ta książka to nie tylko pasjonująca opowieść naukowa, ale także inspirująca wizja kosmosu, w której przestrzeń i czas wyłaniają się z sieci bitów kwantowych, a czarne dziury mogą być kluczem do zrozumienia natury rzeczywistości. Przygotuj się na niesamowitą przygodę, która zmieni Twój sposób patrzenia na wszechświat.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(35,40 zł najniższa cena z 30 dni)
38.35 zł
59.00 zł (-35%) -
Nowość Bestseller Promocja
To piąte, gruntownie zaktualizowane wydanie podręcznika, który doceni każdy student informatyki i inżynier oprogramowania. Książka obejmuje szeroki zakres zagadnień, od podstawowych pojęć po zaawansowaną problematykę związaną z najnowszymi trendami w systemach operacyjnych. Wyczerpująco omawia procesy, wątki, zarządzanie pamięcią, systemy plików, operacje wejścia-wyjścia, zakleszczenia, interfejsy użytkownika, multimedia czy kompromisy wydajnościowe. Szczegółowo, jako studia przypadków, zostały tu opisane systemy: Windows 11, Unix, Linux i Android. Jasny i przystępny styl, a także liczne przykłady i ćwiczenia ułatwiają zrozumienie nawet bardzo skomplikowanych zagadnień.- Druk
(107,40 zł najniższa cena z 30 dni)
116.35 zł
179.00 zł (-35%) -
Nowość Bestseller Promocja
Jak sądzisz, co stanowi bazę informatyki? Od czego powinien zacząć przyszły programista? Może od opanowania jednego z najpopularniejszych języków programowania? Oczywiście mógłby od tego rozpocząć, tyle że to trochę tak, jakby uczyć się korzystać z narzędzia bez świadomości, do czego ono właściwie służy. Języki programowania to praktyka. Tymczasem niezbędną wiedzą, którą także powinien opanować każdy przyszły informatyk, są podstawy dotyczące teorii informacji i kodowania.- Druk
Informacja i kodowanie. Krótkie wprowadzenie z przykładami zastosowań Informacja i kodowanie. Krótkie wprowadzenie z przykładami zastosowań
(35,40 zł najniższa cena z 30 dni)
38.35 zł
59.00 zł (-35%) -
Nowość Promocja
Ta książka pomoże Ci się przygotować do pracy na stanowisku testera w zwinnym zespole programistów. Znajdziesz tu szczegółowe informacje na temat kolejnych etapów testowania, dzięki czemu zrozumiesz, jak w projektach agile te działania są planowane, przeprowadzane i monitorowane. Dowiesz się też, jak tę wiedzę stosować podczas wykonywania codziennych zadań testera w projekcie agile i na czym polegają różne procesy prowadzone przez zwinne zespoły. Co ważne, poszczególne koncepcje i zagadnienia odnoszą się do rzeczywistych projektów ― a to najlepszy sposób, by dobrze się przygotować do podjęcia pracy w zawodzie testera agile!- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
Tester samouk w zwinnym zespole. Testowanie agile krok po kroku na podstawie rzeczywistego projektu Tester samouk w zwinnym zespole. Testowanie agile krok po kroku na podstawie rzeczywistego projektu
(35,40 zł najniższa cena z 30 dni)
38.35 zł
59.00 zł (-35%) -
Nowość Promocja
Oto drugie, zaktualizowane wydanie znakomitego przewodnika dla analityków danych. Dzięki niemu dowiesz się, w jaki sposób używać języka R do importowania, przekształcania i wizualizowania danych, a także do przekazywania uzyskanych wyników analizy. Nauczysz się też rozwiązywać najczęściej występujące problemy, a liczne ćwiczenia ułatwią Ci utrwalenie zdobytej wiedzy. Omówiono tu najnowsze funkcje języka i najlepsze praktyki w data science. Zaprezentowano również zasady korzystania z wielu bibliotek języka R, na przykład tidyverse, służącej do pobierania informacji z różnych źródeł.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
Język R w data science. Importowanie, porządkowanie, przekształcanie, wizualizowanie i modelowanie danych. Wydanie II Język R w data science. Importowanie, porządkowanie, przekształcanie, wizualizowanie i modelowanie danych. Wydanie II
(77,40 zł najniższa cena z 30 dni)
83.85 zł
129.00 zł (-35%) -
Nowość Bestseller Promocja
Ewolucja formularzy internetowych zaczęła się od prostych znaczników języka HTML 2.0 opublikowanego w 1993 roku. Z czasem HTML oferował bardziej zaawansowane funkcje obsługi formularzy. Późniejsze wersje, HTML4, a następnie HTML5, wprowadziły nowe typy pól, takie jak pola daty, koloru czy też adresu e-mail. Rozszerzyły również natywną walidację danych poprzez wprowadzenie nowych atrybutów dla znaczników. Jednak prawdziwa rewolucja w projektowaniu formularzy internetowych nastąpiła z chwilą pojawienia się bibliotek opartych na języku JavaScript. Umożliwiły one tworzenie dynamicznych formularzy z walidacją na żywo i interaktywnymi elementami, a to pozwoliło przekształcić witryny internetowe w pełnoprawne aplikacje.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
Angular i formularze reaktywne. Praktyczny przewodnik Angular i formularze reaktywne. Praktyczny przewodnik
(41,40 zł najniższa cena z 30 dni)
44.85 zł
69.00 zł (-35%) -
Nowość Bestseller Promocja
Książkę szczególnie docenią analitycy bezpieczeństwa, którzy chcą się zapoznać z zestawem poleceń ARM i zdobyć wiedzę umożliwiającą im efektywne korzystanie z technik inżynierii wstecznej. Poza zestawem potrzebnych poleceń znalazło się w niej mnóstwo przydatnych informacji. Znajdziesz tu przegląd podstawowych zagadnień związanych z systemem operacyjnym, wyjaśnienie, czym są polecenia asemblera i na czym polega proces kompilacji pliku, a także opis mechanizmów działania poleceń służących do przetwarzania danych, dostępu do pamięci i kontroli przepływu sterowania. W kolejnych rozdziałach zapoznasz się z przeglądem technik inżynierii wstecznej, takich jak analiza statyczna i dynamiczna, jak również z kompleksowym omówieniem złośliwego oprogramowania, które może ją utrudniać.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
Niebieski lis. Polecenia procesorów Arm i inżynieria wsteczna Niebieski lis. Polecenia procesorów Arm i inżynieria wsteczna
(53,40 zł najniższa cena z 30 dni)
53.40 zł
89.00 zł (-40%)
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:
Książka drukowana
Korzystając z tej strony zgadzasz się na używanie plików cookie, które są przechowywane na Twoim urządzeniu. Za pośrednictwem cookies zbieramy informacje, które mogą stanowić dane osobowe. Wykorzystujemy je w celach analitycznych, marketingowych oraz aby dostosować treści do Twoich preferencji i zainteresowań. Więcej informacji, w tym sposób zmiany ustawień znajdziesz w Polityce Prywatności.
Oceny i opinie klientów: Python. Machine learning i deep learning. Biblioteki scikit-learn i TensorFlow 2. Wydanie III Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili (11) Weryfikacja opinii następuję na podstawie historii zamówień na koncie Użytkownika umieszczającego opinię. Użytkownik mógł otrzymać punkty za opublikowanie opinii uprawniające do uzyskania rabatu w ramach Programu Punktowego.
(6)
(3)
(1)
(0)
(0)
(1)
Oceny i opinie poprzednich wydań
więcej opinii
ukryj opinie