Uczenie maszynowe - ebooki
Ebooki z kategorii: Uczenie maszynowe dostępne w księgarni Helion
-
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
-
Uczenie przez wzmacnianie w finansach. Wprowadzenie z wykorzystaniem Pythona
-
Matematyka w deep learningu. Co musisz wiedzieć, aby zrozumieć sieci neuronowe
-
Sztuczna inteligencja od podstaw
-
Designing Machine Learning Systems
-
Matematyka i sztuczna inteligencja. Kluczowe koncepcje zwiększania skuteczności i wydajności systemów
-
Python. Machine learning i deep learning. Biblioteki scikit-learn i TensorFlow 2. Wydanie III
-
Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Wydanie IV. Tom 1
-
Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Wydanie IV. Tom 2
-
Nowoczesne architektury danych. Przewodnik po hurtowni danych, siatce danych oraz Data Fabric i Data Lakehouse
-
Matematyka w uczeniu maszynowym
-
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe dla programistów. Praktyczny przewodnik po sztucznej inteligencji
-
Zaawansowane techniki przetwarzania języka naturalnego. Od podstaw do modeli LLM i zastosowań biznesowych w Pythonie
-
Deep Learning. Praca z językiem Python i biblioteką Keras
-
Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. Wydanie II
-
Deep Learning. Praktyczne wprowadzenie z zastosowaniem środowiska Pythona
-
Prompt Engineering for LLMs
-
LLMOps. Managing Large Language Models in Production
-
Podręcznik architekta rozwiązań. Poznaj reguły oraz strategie projektu architektury i rozpocznij niezwykłą karierę. Wydanie II
-
TinyML. Wykorzystanie TensorFlow Lite do uczenia maszynowego na Arduino i innych mikrokontrolerach
-
Python dla DevOps. Naucz się bezlitośnie skutecznej automatyzacji
-
Big data, nauka o danych i AI bez tajemnic. Podejmuj lepsze decyzje i rozwijaj swój biznes!
-
Algorytmy sztucznej inteligencji. Ilustrowany przewodnik
-
Potoki danych. Leksykon kieszonkowy. Przenoszenie i przetwarzanie danych na potrzeby ich analizy
-
Sztuczna inteligencja w finansach. Używaj języka Python do projektowania i wdrażania algorytmów AI
-
Data science, wyzwania i rozwiązania. Jak zostać ekspertem analizy danych
-
Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV
-
Eksploracja danych za pomocą Excela. Metody uczenia maszynowego krok po kroku
-
Algorytmy Data Science. Siedmiodniowy przewodnik. Wydanie II
-
Prompt Engineering - zostań Panem Sztucznej Inteligencji
-
PDF + ePub + Mobi
-
-
Uczenie maszynowe w Pythonie dla każdego
-
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow. 3rd Edition
-
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and PyTorch. Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems
-
Mathematics of Machine Learning. Master linear algebra, calculus, and probability for machine learning
-
Sztuczna inteligencja. Błyskawiczne wprowadzenie do uczenia maszynowego, uczenia ze wzmocnieniem i uczenia głębokiego
-
Analityka rozszerzona. Automatyzacja i sztuczna inteligencja w podejmowaniu decyzji
-
Przetwarzanie języka naturalnego w praktyce. Przewodnik po budowie rzeczywistych systemów NLP
-
Człowiek na rozdrożu. Sztuczna inteligencja 25 punktów widzenia
-
Głębokie uczenie przez wzmacnianie. Praca z chatbotami oraz robotyka, optymalizacja dyskretna i automatyzacja sieciowa w praktyce. Wydanie II
-
Wnioskowanie i związki przyczynowe w Pythonie. Nowoczesne uczenie maszynowe z wykorzystaniem bibliotek DoWhy, EconML, PyTorch i nie tylko
-
Deep learning i modelowanie generatywne. Jak nauczyć komputer malowania, pisania, komponowania i grania
-
Uczenie głębokie od zera. Podstawy implementacji w Pythonie
-
Spark. Rozproszone uczenie maszynowe na dużą skalę. Jak korzystać z MLlib, TensorFlow i PyTorch
-
Machine Learning Design Patterns
-
Inżynieria danych na platformie AWS. Jak tworzyć kompletne potoki uczenia maszynowego
-
Deep Learning
-
Uczenie głębokie i sztuczna inteligencja. Interaktywny przewodnik ilustrowany
Niedostępna
-
Druk
-
PDF
-
-
Praktyczne uczenie maszynowe
-
Deep learning dla programistów. Budowanie aplikacji AI za pomocą fastai i PyTorch
Czasowo niedostępna
-
Druk
-
PDF + ePub + Mobi
-
-
Wnioskowanie przyczynowe w Pythonie. Praktyczne wykorzystanie w branży technologicznej
-
Uczenie maszynowe. Elementy matematyki w analizie danych
-
Sztuczna Inteligencja i Uczenie Maszynowe: Kompletny Przewodnik do Budowy Własnych Rozwiązań AI
-
PDF + ePub + Mobi
-
-
Python. Uczenie maszynowe
Czasowo niedostępna
-
Druk
-
PDF + ePub + Mobi
-
-
Deep Learning. Uczenie głębokie z językiem Python. Sztuczna inteligencja i sieci neuronowe
Czasowo niedostępna
-
Druk
-
PDF + ePub + Mobi
-
-
Biblia AI. Sztuczna Inteligencja jako Twój osobisty asystent w każdym aspekcie życia
-
PDF + ePub + Mobi
-
-
Natural Language Processing with Transformers, Revised Edition
-
High-performance Algorithmic Trading using Machine Learning
-
Deep Learning. Receptury
-
Deep Learning for Time Series Cookbook. Use PyTorch and Python recipes for forecasting, classification, and anomaly detection
-
Python Machine Learning. Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow 2 - Third Edition
-
Reinforcement Learning for Finance
-
Machine Learning Production Systems
-
Applied Machine Learning and AI for Engineers
-
Reliable Machine Learning
-
Natural Language Processing with PyTorch. Build Intelligent Language Applications Using Deep Learning
-
AI bez tajemnic. Sztuczna Inteligencja od podstaw po zaawansowane techniki
-
PDF + ePub + Mobi
-
-
Głębokie uczenie. Wprowadzenie
-
Generatywne głębokie uczenie, wyd. II. Uczenie maszyn, jak malować, pisać, komponować i grać
-
Szeregi czasowe. Praktyczna analiza i predykcja z wykorzystaniem statystyki i uczenia maszynowego
-
Data Science i uczenie maszynowe
-
Praktyczne uczenie maszynowe w języku R
-
Wzorce projektowe uczenia maszynowego. Rozwiązania typowych problemów dotyczących przygotowania danych, konstruowania modeli i MLOps
-
Python For Engineering and Scientific Computing. Practical Applications with NumPy, SciPy, Matplotlib, and More
-
Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn. Develop machine learning and deep learning models with Python
-
Python w uczeniu maszynowym
-
Uczenie maszynowe w Pythonie. Leksykon kieszonkowy
-
Algorytmy uczenia maszynowego. Zaawansowane techniki implementacji
Niedostępna
-
Druk
-
PDF + ePub + Mobi
-
-
Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow
Niedostępna
-
Druk
-
PDF + ePub + Mobi
-
-
Google BigQuery: The Definitive Guide. Data Warehousing, Analytics, and Machine Learning at Scale
-
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
-
Machine Learning for Algorithmic Trading. Predictive models to extract signals from market and alternative data for systematic trading strategies with Python - Second Edition
-
Machine Learning Hero. Master Data Science with Python Essentials
-
Natural Language Processing with Python. Master text processing, language modeling, and NLP applications with Python's powerful tools
-
Machine Learning Interview Guide
-
Mathematical Formulas and Scientific Data. Master the Foundations of Mathematics and Physics with This Comprehensive Guide
-
Python Machine Learning By Example. Unlock machine learning best practices with real-world use cases - Fourth Edition
-
Computational Physics. A Comprehensive Guide to Numerical Methods in Physics
-
Deep Learning at Scale
-
Design Patterns of Deep Learning with TensorFlow
-
Mastering Large Language Models
-
Effective Machine Learning Teams
-
Implementing MLOps in the Enterprise
-
Probabilistic Machine Learning for Finance and Investing
-
Computer Vision on AWS. Build and deploy real-world CV solutions with Amazon Rekognition, Lookout for Vision, and SageMaker
-
Scaling Machine Learning with Spark
-
Simplifying Android Development with Coroutines and Flows. Learn how to use Kotlin coroutines and the flow API to handle data streams asynchronously in your Android app
-
Generative Deep Learning. 2nd Edition
-
Machine Learning for Financial Risk Management with Python
-
Getting Started with Streamlit for Data Science. Create and deploy Streamlit web applications from scratch in Python
-
Graph Machine Learning. Take graph data to the next level by applying machine learning techniques and algorithms
-
Introducing MLOps
-
Machine Learning and Data Science Blueprints for Finance
-
Praktyczne uczenie nienadzorowane przy użyciu języka Python
-
Building Machine Learning Powered Applications. Going from Idea to Product
-
TinyML. Machine Learning with TensorFlow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers
-
Java Deep Learning Cookbook. Train neural networks for classification, NLP, and reinforcement learning using Deeplearning4j
-
Mastering Machine Learning on AWS. Advanced machine learning in Python using SageMaker, Apache Spark, and TensorFlow
-
Mastering OpenCV 4 with Python. A practical guide covering topics from image processing, augmented reality to deep learning with OpenCV 4 and Python 3.7
-
Building Computer Vision Projects with OpenCV 4 and C++. Implement complex computer vision algorithms and explore deep learning and face detection
-
Hands-On Machine Learning for Algorithmic Trading. Design and implement investment strategies based on smart algorithms that learn from data using Python
-
Hands-On Artificial Intelligence for Beginners. An introduction to AI concepts, algorithms, and their implementation
-
Machine Learning Algorithms. Popular algorithms for data science and machine learning - Second Edition
-
Hands-On Convolutional Neural Networks with TensorFlow. Solve computer vision problems with modeling in TensorFlow and Python
-
Hands-On Intelligent Agents with OpenAI Gym. Your guide to developing AI agents using deep reinforcement learning
-
Apache Spark Deep Learning Cookbook. Over 80 best practice recipes for the distributed training and deployment of neural networks using Keras and TensorFlow
-
Python. Uczenie maszynowe. Wydanie II
Czasowo niedostępna
-
Druk
-
PDF + ePub + Mobi
-
-
Machine learning, Python i data science. Wprowadzenie
Czasowo niedostępna
-
Druk
-
PDF + ePub + Mobi
-
-
Głębokie uczenie z TensorFlow. Od regresji liniowej po uczenie przez wzmacnianie
Niedostępna
-
Druk
-
PDF + ePub + Mobi
-
