×
Dodano do koszyka:
Pozycja znajduje się w koszyku, zwiększono ilość tej pozycji:
Zakupiłeś już tę pozycję:
Książkę możesz pobrać z biblioteki w panelu użytkownika
Pozycja znajduje się w koszyku
Przejdź do koszyka

Zawartość koszyka

ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Python. Uczenie maszynowe

(ebook) (audiobook) (audiobook)
  • Czasowo niedostępna
  • Promocja Przejdź
Serie wydawnicze:
Technologia i rozwiązania
Wydawnictwo:
Helion
Wydawnictwo:
Helion
Ocena:
4.9/6  Opinie: 13
Stron:
416
Druk:
oprawa miękka
Dostępne formaty:
     PDF
     ePub
     Mobi
Czytaj fragment

Sprawdź nowe wydanie

Python. Machine learning i deep learning. Biblioteki scikit-learn i TensorFlow 2. Wydanie III
Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili
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 wiadom...

Sprawdź drugie wydanie tej książki >>

---

Uczenie maszynowe, zajmujące się algorytmami analizującymi dane, stanowi chyba najciekawszą dziedzinę informatyki. W czasach, w których generuje się olbrzymie ilości danych, samouczące się algorytmy maszynowe stanowią wyjątkową metodę przekształcania tych danych w wiedzę. W ten sposób powstało wiele innowacyjnych technologii, a możliwości uczenia maszynowego są coraz większe. Nieocenioną pomoc w rozwijaniu tej dziedziny stanowią liczne nowe biblioteki open source, które pozwalają na budowanie algorytmów w języku Python, będącym ulubionym, potężnym i przystępnym narzędziem naukowców i analityków danych.

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.

W tej książce:

  • podstawowe rodzaje uczenia maszynowego i ich zastosowanie,
  • biblioteka scikit-learn i klasyfikatory uczenia maszynowego,
  • wydajne łączenie różnych algorytmów uczących,
  • analiza sentymentów — przewidywanie opinii osób na podstawie sposobu pisania,
  • praca z nieoznakowanymi danymi — uczenie nienadzorowane,
  • tworzenie i trenowanie sieci neuronowych.

Uczenie maszynowe — odkryj wiedzę, którą niosą dane!

Wybrane bestsellery

O autorze 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.

Sebastian Raschka - pozostałe książki

Zobacz pozostałe książki z serii Technologia i rozwiązania

Helion - inne książki

Zamknij

Przenieś na półkę

Proszę czekać...
ajax-loader

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Książka
69,00 zł
Czasowo niedostępna
Ebook
34,50 zł
Dodaj do koszyka
Zamknij Pobierz aplikację mobilną Ebookpoint