Uczenie maszynowe stanowi jeden z najbardziej fascynujących i dynamicznie rozwijających się obszarów technologii informatycznej. W księgarni internetowej helion.pl oferujemy szeroki zakres książek oraz kursów video, które pomogą Ci zgłębić tajniki tej dziedziny.
Uczenie maszynowe - książki
Książki, ebooki, kursy video z kategorii: Uczenie maszynowe dostępne w księgarni Helion
-
Analityk danych. Przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym
-
Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. Wydanie III
-
Jak projektować systemy uczenia maszynowego. Iteracyjne tworzenie aplikacji gotowych do pracy
-
Uczenie przez wzmacnianie w finansach. Wprowadzenie z wykorzystaniem Pythona
-
Matematyka w deep learningu. Co musisz wiedzieć, aby zrozumieć sieci neuronowe
-
Python. Machine learning i deep learning. Biblioteki scikit-learn i TensorFlow 2. Wydanie III
-
Nowoczesne architektury danych. Przewodnik po hurtowni danych, siatce danych oraz Data Fabric i Data Lakehouse
-
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe dla programistów. Praktyczny przewodnik po sztucznej inteligencji
-
Matematyka w uczeniu maszynowym
-
Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. Wydanie II
-
Sztuczna inteligencja od podstaw
-
Podręcznik architekta rozwiązań. Poznaj reguły oraz strategie projektu architektury i rozpocznij niezwykłą karierę. Wydanie II
-
Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Wydanie IV. Tom 1
-
Zaawansowane techniki przetwarzania języka naturalnego. Od podstaw do modeli LLM i zastosowań biznesowych w Pythonie
-
Algorytmy sztucznej inteligencji. Ilustrowany przewodnik
-
Matematyka i sztuczna inteligencja. Kluczowe koncepcje zwiększania skuteczności i wydajności systemów
-
Sztuczna inteligencja. Błyskawiczne wprowadzenie do uczenia maszynowego, uczenia ze wzmocnieniem i uczenia głębokiego
-
Deep Learning. Praca z językiem Python i biblioteką Keras
-
Sztuczna inteligencja w finansach. Używaj języka Python do projektowania i wdrażania algorytmów AI
-
AI bez tajemnic. Sztuczna Inteligencja od podstaw po zaawansowane techniki
-
PDF + ePub + Mobi
-
-
Analityka rozszerzona. Automatyzacja i sztuczna inteligencja w podejmowaniu decyzji
-
Potoki danych. Leksykon kieszonkowy. Przenoszenie i przetwarzanie danych na potrzeby ich analizy
-
Głębokie uczenie. Wprowadzenie
-
Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Wydanie IV. Tom 2
-
Przetwarzanie języka naturalnego w praktyce. Przewodnik po budowie rzeczywistych systemów NLP
-
Deep Learning. Praktyczne wprowadzenie z zastosowaniem środowiska Pythona
-
Python dla DevOps. Naucz się bezlitośnie skutecznej automatyzacji
-
Deep Learning
-
Big data, nauka o danych i AI bez tajemnic. Podejmuj lepsze decyzje i rozwijaj swój biznes!
-
TinyML. Wykorzystanie TensorFlow Lite do uczenia maszynowego na Arduino i innych mikrokontrolerach
-
Eksploracja danych za pomocą Excela. Metody uczenia maszynowego krok po kroku
-
Algorytmy Data Science. Siedmiodniowy przewodnik. Wydanie II
-
Praktyczne uczenie maszynowe
-
Człowiek na rozdrożu. Sztuczna inteligencja 25 punktów widzenia
-
Deep learning dla programistów. Budowanie aplikacji AI za pomocą fastai i PyTorch
Czasowo niedostępna
-
Druk
-
PDF + ePub + Mobi
-
-
Głębokie uczenie przez wzmacnianie. Praca z chatbotami oraz robotyka, optymalizacja dyskretna i automatyzacja sieciowa w praktyce. Wydanie II
-
Data science, wyzwania i rozwiązania. Jak zostać ekspertem analizy danych
-
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
-
Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV
-
Praktyczne uczenie maszynowe w języku R
-
Machine learning, Python i data science. Wprowadzenie
Czasowo niedostępna
-
Druk
-
PDF + ePub + Mobi
-
-
Deep learning i modelowanie generatywne. Jak nauczyć komputer malowania, pisania, komponowania i grania
-
Inteligentna sieć. Algorytmy przyszłości. Wydanie II
-
Uczenie głębokie od zera. Podstawy implementacji w Pythonie
-
Wzorce projektowe uczenia maszynowego. Rozwiązania typowych problemów dotyczących przygotowania danych, konstruowania modeli i MLOps
-
Matematyka dyskretna dla praktyków. Algorytmy i uczenie maszynowe w Pythonie
-
Uczenie maszynowe. Elementy matematyki w analizie danych
Czasowo niedostępna
-
Druk
-
PDF
-
-
Wnioskowanie i związki przyczynowe w Pythonie. Nowoczesne uczenie maszynowe z wykorzystaniem bibliotek DoWhy, EconML, PyTorch i nie tylko
-
Designing Machine Learning Systems
-
Prompt Engineering - zostań Panem Sztucznej Inteligencji
-
PDF + ePub + Mobi
-
-
Sztuczna Inteligencja i Uczenie Maszynowe: Kompletny Przewodnik do Budowy Własnych Rozwiązań AI
-
PDF + ePub + Mobi
-
-
Uczenie maszynowe w Pythonie dla każdego
-
CompTIA Security+ Certification Guide. Master IT security essentials and exam topics for CompTIA Security+ SY0-501 certification
-
Python. Uczenie maszynowe
Czasowo niedostępna
-
Druk
-
PDF + ePub + Mobi
-
-
Spark. Rozproszone uczenie maszynowe na dużą skalę. Jak korzystać z MLlib, TensorFlow i PyTorch
-
Naczelny Algorytm. Jak jego odkrycie zmieni nasz świat
Niedostępna
-
Druk
-
PDF + ePub + Mobi
-
-
Python For Engineering and Scientific Computing. Practical Applications with NumPy, SciPy, Matplotlib, and More
-
Wnioskowanie przyczynowe w Pythonie. Praktyczne wykorzystanie w branży technologicznej
-
Uczenie maszynowe: Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. Szczegółowy poradnik
-
PDF + ePub + Mobi
-
-
The Machine Learning Solutions Architect Handbook. Practical strategies and best practices on the ML lifecycle, system design, MLOps, and generative AI - Second Edition
-
Machine Learning with Python. Unlocking AI Potential with Python and Machine Learning
-
Training Data for Machine Learning
-
Machine Learning with LightGBM and Python. A practitioner's guide to developing production-ready machine learning systems
-
AWS Certified Machine Learning Specialty: MLS-C01 Certification Guide. The definitive guide to passing the MLS-C01 exam on the very first attempt
-
Uczenie maszynowe na Raspberry Pi
-
Applied Data Visualization with R and ggplot2. Create useful, elaborate, and visually appealing plots
-
Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn. Develop machine learning and deep learning models with Python
-
Biblia AI. Sztuczna Inteligencja jako Twój osobisty asystent w każdym aspekcie życia
-
PDF + ePub + Mobi
-
-
Data Science w Pythonie. Kurs video. Algorytmy uczenia maszynowego
-
Uczenie maszynowe dla programistów
-
Konwolucyjne sieci neuronowe. Kurs video. Tensorflow i Keras w rozpoznawaniu obrazów
-
Zostań Milionerem z ChatGPT. Prosty przewodnik jak osiągnąć sukces w każdej branży za pomocą sztucznej inteligencji
-
PDF + ePub + Mobi
-
-
Web scraping w Data Science. Kurs video. Uczenie maszynowe i architektura splotowych sieci neuronowych
-
Graph Machine Learning. Learn about the latest advancements in graph data to build robust machine learning models - Second Edition
-
Deep Learning. Praktyczne wprowadzenie
-
Python w uczeniu maszynowym
-
Model Context Protocol. Master the integration of AI Agents and Model Context Protocol with real-world applications
-
Data Science w Pythonie. Kurs video. Przetwarzanie i analiza danych
-
Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow
Niedostępna
-
Druk
-
PDF + ePub + Mobi
-
-
Uczenie maszynowe w Pythonie. Leksykon kieszonkowy
-
Before Machine Learning Volume 2 - Calculus for A.I. The Fundamental Mathematics for Data Science and Artificial Intelligence
-
Prompt Engineering for LLMs
-
Before Machine Learning Volume 1 - Linear Algebra for A.I. The Fundamental Mathematics for Data Science and Artificial Intelligence
-
Deep Learning with TensorFlow and Keras. Build and deploy supervised, unsupervised, deep, and reinforcement learning models - Third Edition
-
Machine Learning i język Python. Kurs video. Praktyczne wykorzystanie popularnych bibliotek
-
Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury
-
LLMOps. Managing Large Language Models in Production
-
Generative AI Essentials
-
Hands-On Entity Resolution
-
Data Labeling in Machine Learning with Python. Explore modern ways to prepare labeled data for training and fine-tuning ML and generative AI models
-
TinyML Cookbook. Combine machine learning with microcontrollers to solve real-world problems - Second Edition
-
The Kaggle Workbook. Self-learning exercises and valuable insights for Kaggle data science competitions
-
Cloud Native AI and Machine Learning on AWS
-
Natural Language Processing with Transformers, Revised Edition
-
Democratizing Artificial Intelligence with UiPath. Expand automation in your organization to achieve operational efficiency and high performance
-
The Kaggle Book. Data analysis and machine learning for competitive data science
-
Machine Learning Using TensorFlow Cookbook. Create powerful machine learning algorithms with TensorFlow
-
Machine Learning Design Patterns
-
Tłumaczenie wspomagane komputerowo
-
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
-
Aplikacje ChatGPT. Wejdź na wyższy poziom z inteligentnymi programami - generatory, boty i wiele innych!
-
PDF + ePub + Mobi
-
-
High-performance Algorithmic Trading using Machine Learning
-
Inżynieria danych na platformie AWS. Jak tworzyć kompletne potoki uczenia maszynowego
-
Projektowanie głosowych interfejsów użytkownika. Zasady doświadczeń konwersacyjnych
Niedostępna
-
Druk
-
PDF + ePub + Mobi
-
-
Dylemat sztucznej inteligencji. 7 zasad odpowiedzialnego tworzenia technologii
-
Uczenie głębokie i sztuczna inteligencja. Interaktywny przewodnik ilustrowany
Niedostępna
-
Druk
-
PDF
-
-
Python. Uczenie maszynowe. Wydanie II
Czasowo niedostępna
-
Druk
-
PDF + ePub + Mobi
-
-
Umiejętności analityczne w pracy z danymi i sztuczną inteligencją. Wykorzystywanie najnowszych technologii w rozwijaniu przedsiębiorstwa
Czasowo niedostępna
-
Druk
-
PDF + ePub + Mobi
-
-
Uczenie maszynowe z językiem JavaScript. Rozwiązywanie złożonych problemów
Niedostępna
-
Druk
-
PDF + ePub + Mobi
-
-
Deep Learning. Uczenie głębokie z językiem Python. Sztuczna inteligencja i sieci neuronowe
Czasowo niedostępna
-
Druk
-
PDF + ePub + Mobi
-
-
Zwinna analiza danych. Apache Hadoop dla każdego
Niedostępna
-
Druk
-
PDF + ePub + Mobi
-
-
Uczenie maszynowe w C#. Szybkie, sprytne i solidne aplikacje
Niedostępna
-
Druk
-
PDF + ePub + Mobi
-
-
Algorytmy uczenia maszynowego. Zaawansowane techniki implementacji
Niedostępna
-
Druk
-
PDF + ePub + Mobi
-
-
Zaawansowane uczenie maszynowe z językiem Python
Niedostępna
-
Druk
-
PDF + ePub + Mobi
-
-
Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow. Wydanie II
Niedostępna
-
Druk
-
PDF + ePub + Mobi
-
-
TensorFlow. 13 praktycznych projektów wykorzystujących uczenie maszynowe
Niedostępna
-
Druk
-
PDF + ePub + Mobi
-
-
Głębokie uczenie z TensorFlow. Od regresji liniowej po uczenie przez wzmacnianie
Niedostępna
-
Druk
-
PDF + ePub + Mobi
-
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.