Książki
Nie znaleziono książek spełniających powyższe kryteria.
Nasze propozycje dla Ciebie
-
Bestseller Promocja
Ten podręcznik jest przeznaczony dla osób, które chcą dobrze zrozumieć matematyczne podstawy uczenia maszynowego i nabrać praktycznego doświadczenia w używaniu pojęć matematycznych. Wyjaśniono tutaj stosowanie szeregu technik matematycznych, takich jak algebra liniowa, geometria analityczna, rozkłady macierzy, rachunek wektorowy, optymalizacja, probabilistyka i statystyka. Następnie zaprezentowano matematyczne aspekty czterech podstawowych metod uczenia maszynowego: regresji liniowej, analizy głównych składowych, modeli mieszanin rozkładów Gaussa i maszyn wektorów nośnych. W każdym rozdziale znalazły się przykłady i ćwiczenia ułatwiające przyswojenie materiału.- Druk
(64,50 zł najniższa cena z 30 dni)
77.40 zł
129.00 zł(-40%) -
Bestseller Promocja
To książka przeznaczona dla osób, które chcą dobrze zrozumieć matematyczne podstawy nauki o danych i nauczyć się stosowania niektórych koncepcji w praktyce. Wyjaśniono tu takie zagadnienia jak rachunek różniczkowy i całkowy, rachunek prawdopodobieństwa, algebra liniowa i statystyka, pokazano także, w jaki sposób posługiwać się nimi w regresji liniowej, regresji logistycznej i w tworzeniu sieci neuronowych. Poszczególne tematy zostały omówione zrozumiale, przystępnie, bez naukowego żargonu, za to z licznymi praktycznymi przykładami, co dodatkowo ułatwia przyswojenie koncepcji i prawideł matematyki. Opanowanie zawartej tu wiedzy pozwala uniknąć wielu kosztownych błędów projektowych i trafniej wybierać optymalne rozwiązania!- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
Podstawy matematyki w data science. Algebra liniowa, rachunek prawdopodobieństwa i statystyka Podstawy matematyki w data science. Algebra liniowa, rachunek prawdopodobieństwa i statystyka
(41,40 zł najniższa cena z 30 dni)
41.40 zł
69.00 zł(-40%) -
Bestseller Promocja
Oto praktyczny przewodnik po nauce o danych w miejscu pracy. Dowiesz się stąd wszystkiego, co ważne na początku Twojej drogi jako danologa: od osobowości, z którymi przyjdzie Ci pracować, przez detale analizy danych, po matematykę stojącą za algorytmami i uczeniem maszynowym. Nauczysz się myśleć krytycznie o danych i otrzymanych wynikach, będziesz też inteligentnie o tym mówić. Jednym zdaniem: zrozumiesz dane i związane z nimi wyzwania na głębszym, profesjonalnym poziomie.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
Analityk danych. Przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym Analityk danych. Przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym
(41,40 zł najniższa cena z 30 dni)
41.40 zł
69.00 zł(-40%) -
Nowość Bestseller Promocja
Oto zwięzłe i równocześnie praktyczne kompendium, w którym znajdziesz 20 praktyk udanego planowania, analizy, specyfikacji, walidacji i zarządzania wymaganiami. Praktyki te są odpowiednie dla projektów zarządzanych zarówno w tradycyjny, jak i zwinny sposób, niezależnie od branży. Sprawią, że zespół lepiej zrozumie problemy biznesowe, zaangażuje właściwych uczestników, poprawi komunikację, by wdrożyć najbardziej wartościową funkcjonalność we właściwej kolejności, a później dostosować oprogramowanie do zmian i wzrostu. Dzięki metodom opisanym w tej książce zespół może wypracować wspólne zrozumienie kluczowych koncepcji, terminologii, technik i racjonalnych podstaw, aby efektywniej współpracować nad każdym projektem.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
Specyfikacja wymagań oprogramowania. Kluczowe praktyki analizy biznesowej Specyfikacja wymagań oprogramowania. Kluczowe praktyki analizy biznesowej
(40,20 zł najniższa cena z 30 dni)
40.20 zł
67.00 zł(-40%) -
Nowość
Kupując Część 1 ebooka, nie zapomniej o kolejnych, w tym: Część 2 CYBERHIGIENA - już w sprzedaży, a Część 3 Dziecko i Ty - będzie dostępna po 15 kwietnia. Wkrocz do cyfrowego świata z szeroko otwartymi oczami, a do tego z należytą ostrożnością. W tej książce: odkryjesz mroczne zakamarki cyberświata oraz sztucznej inteligencji, zdobędziesz wiedzę,Twoje bezpieczeństwo w świecie cyber i sztucznej inteligencji Część I Wprowadzenie Twoje bezpieczeństwo w świecie cyber i sztucznej inteligencji Część I Wprowadzenie