Python. Machine learning i deep learning. Biblioteki scikit-learn i TensorFlow 2. Wydanie III Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili
- Ostatnie sztuki
- Promocja Przejdź
- Promocja Przejdź
- Autorzy:
- Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili
- Wydawnictwo:
- Helion
- Wydawnictwo:
- Helion
- Ocena:
- 4.6/6 Opinie: 14
- 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
-
Bestseller Nowość Promocja
Dzięki tej książce opanujesz podstawowe koncepcje związane z użyciem LLM. Poznasz unikatowe cechy i mocne strony kilku najważniejszych modeli (w tym GPT, Gemini, Falcon). Następnie dowiesz się, w jaki sposób LangChain, lekki framework Pythona, pozwala na projektowanie inteligentnych agentów do przetwarzania danych o nieuporządkowanej strukturze. Znajdziesz tu również informacje dotyczące dużych modeli podstawowych, które wykraczają poza obsługę języka i potrafią wykonywać różne zadania związane na przykład z grafiką i dźwiękiem. Na koniec zgłębisz zagadnienia dotyczące ryzyka związanego z LLM, a także poznasz techniki uniemożliwiania tym modelom potencjalnie szkodliwych działań w aplikacji.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
- (53,40 zł najniższa cena z 30 dni)
57.84 zł
89.00 zł (-35%) -
Bestseller Nowość Promocja
Na szczęście dzięki tej książce poradzisz sobie z takimi wyzwaniami! Najpierw zapoznasz się z matematycznymi podstawami algorytmów ML i NLP. Zaznajomisz się również z ogólnymi technikami uczenia maszynowego i dowiesz się, w jakim stopniu dotyczą one dużych modeli językowych. Kolejnym zagadnieniem będzie przetwarzanie danych tekstowych, w tym metody przygotowywania tekstu do analizy, po czym przyswoisz zasady klasyfikowania tekstu. Ponadto poznasz zaawansowane aspekty teorii, projektowania i stosowania LLM, wreszcie ― przyszłe trendy w NLP. Aby zdobyć praktyczne umiejętności, będziesz ćwiczyć na przykładach rzeczywistych zagadnień biznesowych i rozwiązań NLP.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
- (53,40 zł najniższa cena z 30 dni)
57.84 zł
89.00 zł (-35%) -
Bestseller Nowość Promocja
To piąte, zaktualizowane i uzupełnione wydanie bestsellerowego przewodnika po tworzeniu aplikacji internetowych za pomocą Django. Pokazano tu proces planowania i budowy atrakcyjnych aplikacji, rozwiązywania typowych problemów i implementacji najlepszych praktyk programistycznych. Podczas tworzenia aplikacji, takich jak blog, serwis społecznościowy, aplikacja e-commerce i platforma e-learningowa, zapoznasz się z szerokim zakresem zagadnień związanych z tworzeniem złożonych aplikacji internetowych w Pythonie. Krok po kroku, dzięki szczegółowym planom projektów, dowiesz się, jakie korzyści niesie ze sobą praca z Django 5, i zrozumiesz zasady tworzenia aplikacji przy użyciu tego frameworka.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
- (89,40 zł najniższa cena z 30 dni)
96.85 zł
149.00 zł (-35%) -
Bestseller Promocja
W tej książce znajdziesz przejrzystą, praktyczną i kompletną ścieżkę, która doprowadzi Twoją firmę do analitycznej doskonałości! Dzięki lekturze zdobędziesz wiedzę potrzebną do skutecznego wykorzystywania informacji w realizacji celów biznesowych. Jeśli dostrzegasz ograniczenia tradycyjnych metod interpretacji danych, docenisz opisaną tu dynamiczną i realistyczną strategię zwiększania możliwości analitycznych. Dowiesz się, jak wprowadzić inteligentną automatyzację i nowoczesną sztuczną inteligencję, co umożliwi podejmowanie lepszych decyzji w Twoim zespole.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
- (47,40 zł najniższa cena z 30 dni)
51.35 zł
79.00 zł (-35%) -
Bestseller Promocja
Dzięki tej praktycznej książce przekonasz się, że w Excelu możesz przeprowadzić dogłębną analizę danych i wyciągnąć z nich cenną wiedzę. Wystarczy, że skorzystasz z najnowszych funkcji i narzędzi Excela. W poradniku pokazano, jak za pomocą Power Query budować przepływy pracy porządkujące dane i jak projektować w skoroszycie relacyjne modele danych przy użyciu Power Pivot. Ponadto odkryjesz nowe możliwości przeprowadzania analiz, w tym dynamiczne funkcje tablicowe i pozyskiwanie wartościowych informacji z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Dowiesz się również, jak za sprawą integracji z Pythonem zautomatyzować analizę danych i budować raporty.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
- (40,20 zł najniższa cena z 30 dni)
43.55 zł
67.00 zł (-35%) -
Promocja
Nawet jeśli nie darzysz królowej nauk płomiennym uczuciem, dzięki temu kompleksowemu opracowaniu z łatwością poradzisz sobie z jej lepszym poznaniem. Nie znajdziesz tu skomplikowanych teorii naukowych, tylko przystępnie podane koncepcje matematyczne niezbędne do rozwoju w dziedzinie sztucznej inteligencji, w szczególności do praktycznego stosowania najnowocześniejszych modeli. Poznasz takie zagadnienia jak regresja, sieci neuronowe, sieci konwolucyjne, optymalizacja, prawdopodobieństwo, procesy Markowa, równania różniczkowe i wiele innych w ekskluzywnym kontekście sztucznej inteligencji. Książkę docenią pasjonaci nowych technologii, twórcy aplikacji, inżynierowie i analitycy danych, a także matematycy i naukowcy.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
- (77,40 zł najniższa cena z 30 dni)
83.85 zł
129.00 zł (-35%) -
Promocja
To trzecie wydanie przejrzystego przewodnika, który ułatwi Ci naukę programowania w Pythonie. Zaczniesz od przyswojenia podstawowych pojęć programistycznych, aby wkrótce płynnie posługiwać się funkcjami i strukturami danych. Zdobędziesz też umiejętność programowania zorientowanego obiektowo. W tym zaktualizowanym wydaniu znajdziesz również wskazówki, dzięki którym zastosujesz duże modele językowe, takie jak ChatGPT, do nauki programowania. Dowiesz się, jak tworzyć skuteczne zapytania dla tych modeli, a także jak testować i debugować kod Pythona. Dzięki ćwiczeniom, zamieszczonym w każdym rozdziale, będziesz stopniowo szlifować umiejętności programistyczne, a zasugerowane w książce strategie pomogą Ci w unikaniu frustrujących błędów — w ten sposób szybko nauczysz się tworzyć poprawny kod.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
- (44,94 zł najniższa cena z 30 dni)
48.69 zł
74.90 zł (-35%) -
Promocja
Dzięki tej książce przyswoisz różne techniki, które pomogą Ci stać się bardziej produktywnym analitykiem danych. Najpierw zapoznasz się z tematami związanymi z rozumieniem danych i umiejętnościami miękkimi, które okazują się konieczne w pracy dobrego danologa. Dopiero potem skupisz się na kluczowych aspektach uczenia maszynowego. W ten sposób stopniowo przejdziesz ścieżkę od przeciętnego kandydata do wyjątkowego specjalisty data science. Umiejętności opisane w tym przewodniku przez wiele lat były rozpoznawane, katalogowane, analizowane i stosowane do generowania wartości i szkolenia danologów w różnych firmach i branżach.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
- (47,40 zł najniższa cena z 30 dni)
51.35 zł
79.00 zł (-35%) -
Bestseller Promocja
Dzięki temu praktycznemu przewodnikowi profesjonaliści zajmujący się danymi dobrze zrozumieją wady i zalety poszczególnych rozwiązań. Omówiono tu typowe zagadnienia dotyczące architektur danych, w tym ich rozwój i możliwości. Żadna architektura nie jest na tyle uniwersalna, by być odpowiednia w każdej sytuacji, dlatego w książce znajdziesz rzetelne porównanie cech poszczególnych architektur. Dowiesz się, jakie kompromisy towarzyszą każdej z nich, niezależnie od popularności. W ten sposób o wiele łatwiej przyjdzie Ci wybór rozwiązania, które najlepiej odpowiada Twoim potrzebom.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
- (47,40 zł najniższa cena z 30 dni)
51.35 zł
79.00 zł (-35%) -
Bestseller Promocja
Ta pozycja, podobnie jak inne z serii Rusz głową!, została przygotowana zgodnie z jedyną w swoim rodzaju metodyką nauczania, wykorzystującą zasady funkcjonowania ludzkiego mózgu. Dzięki zagadkom, tajemniczym historiom, angażującym ćwiczeniom i przystępnie podanej wiedzy bez trudu przyswoisz nawet dość złożone koncepcje, takie jak programowanie zorientowane obiektowo, aplikacje sieciowe czy uczenie maszynowe. Znajdziesz tu zabawne i niekonwencjonalne ilustracje, świetne analogie, a w toku nauki krok po kroku zbudujesz własną aplikację. Przekonasz się, że to absolutnie wyjątkowy i niezwykle skuteczny podręcznik!- Druk
- (77,40 zł najniższa cena z 30 dni)
83.85 zł
129.00 zł (-35%)
O autorach książki
Dr Sebastian Raschka jest badaczem i autorem bestsellerowych książek. Pracuje w Lightning AI, gdzie implementuje i szkoli modele LLM. Wcześniej był adiunktem na University of Wisconsin-Madison, zajmował się między innymi badaniami nad uczeniem głębokim. Jest znany z praktycznego podejścia i klarownego wyjaśniania zaawansowanych koncepcji inżynierii.
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
-
Promocja
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
Sebastian Raschka, Yuxi (Hayden) Liu, Vahid Mirjalili, Dmytro Dzhulgakov
- (134,10 zł najniższa cena z 30 dni)
134.10 zł
149.00 zł (-10%) -
-
Promocja
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
- (134,10 zł najniższa cena z 30 dni)
134.10 zł
149.00 zł (-10%) -
-
Promocja
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
-
Promocja
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
-
Promocja
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
- (107,10 zł najniższa cena z 30 dni)
107.10 zł
119.00 zł (-10%) -
-
Promocja
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
- (278,10 zł najniższa cena z 30 dni)
278.10 zł
309.00 zł (-10%) -
-
Promocja
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
Fabrizio Romano, Dusty Phillips, Phuong Vo.T.H, Martin Czygan, Robert Layton, Sebastian Raschka
- (296,10 zł najniższa cena z 30 dni)
296.10 zł
329.00 zł (-10%) -
-
Promocja
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
- (116,10 zł najniższa cena z 30 dni)
125.10 zł
139.00 zł (-10%) -
-
Promocja
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
- (71,91 zł najniższa cena z 30 dni)
71.91 zł
79.89 zł (-10%) -
Zobacz pozostałe książki z serii
-
Nowość Promocja
Tę praktyczną książkę docenią programiści C#. Zaczniesz od zapoznania się z zasadami działania algorytmów, aby później przejść do różnych struktur danych: tablic, list, stosów, kolejek, słowników i zbiorów. Poszczególne przykłady zostały zilustrowane fragmentami kodu i rysunkami. Opanujesz także sortowanie tablic przy użyciu rozmaitych algorytmów, co solidnie ugruntuje Twoje umiejętności. Następnie poznasz bardziej złożone struktury danych i algorytmy służące do różnych zadań, jak wyznaczanie najkrótszej ścieżki w grafie czy rozwiązywanie łamigłówek. W ten sposób nauczysz się budować w języku C# komponenty algorytmiczne, które bez problemu zastosujesz w rozmaitych aplikacjach, również internetowych i na platformy mobilne.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
- (53,40 zł najniższa cena z 30 dni)
57.84 zł
89.00 zł (-35%) -
Nowość Promocja
Dzięki tej książce nauczysz się tworzyć własne akcje i przepływy pracy wielokrotnego użytku, aby udostępniać bloki konstrukcyjne społeczności lub wewnątrz organizacji. Znajdziesz tu ponad trzydzieści receptur, które sprawią, że nabierzesz biegłości w tworzeniu i debugowaniu przepływów pracy GitHuba za pomocą Visual Studio Code, a także w korzystaniu z narzędzia GitHub Copilot. Zaprezentowane rozwiązania pomogą Ci zrozumieć, jak w praktyce zastosować techniki automatyzacji wdrażania kodu. Obejmują one tworzenie i testowanie oprogramowania i bezpieczne wdrażanie na platformach takich jak Azure, Amazon Web Services czy Google Cloud.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
- (41,40 zł najniższa cena z 30 dni)
44.85 zł
69.00 zł (-35%) -
Bestseller Nowość Promocja
Dzięki tej niezwykle praktycznej książce, napisanej z myślą o inżynierach oprogramowania, a nie administratorach Linuksa, zdobędziesz umiejętności, z których natychmiast skorzystasz w codziennych zadaniach programisty. Informacje teoretyczne ograniczono do niezbędnego minimum pozwalającego zrozumieć zasady pracy z wierszem poleceń. W ten sposób szybko nauczysz się sprawnie i wygodnie działać w środowisku uniksowym. Dowiesz się także, jak można zastosować te umiejętności w różnych kontekstach, takich jak tworzenie obrazów Dockera i praca z nimi, automatyzacja zadań za pomocą skryptów czy rozwiązywanie problemów w środowiskach produkcyjnych. Efekt? Zaoszczędzisz czas i staniesz się mistrzem wiersza poleceń!- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
- (47,40 zł najniższa cena z 30 dni)
51.35 zł
79.00 zł (-35%) -
Promocja
W tej praktycznej książce przedstawiono zasady TDD na rzeczywistych przykładach z użyciem popularnych frameworków, takich jak ASP.NET Core i Entity Framework. Po zapoznaniu się z solidnym wprowadzeniem do koncepcji TDD dowiesz się, jak można używać Visual Studio 2022 do tworzenia aplikacji internetowej z wykorzystaniem Entity Framework, a także baz danych SQL Server i Cosmos DB. Nauczysz się też korzystać z różnych wzorców, takich jak repozytorium, usługi i budowniczy. Ponadto omówiono tu architekturę DDD i inne najlepsze praktyki stosowane podczas tworzenia oprogramowania, w tym reguły SOLID i wskazówki FIRSTHAND. Nie zabrakło przydatnych uwag o biznesowych aspektach podejścia TDD.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
- (47,40 zł najniższa cena z 30 dni)
51.35 zł
79.00 zł (-35%) -
Bestseller Promocja
Receptury zawarte w tym zbiorze ułatwią Ci budowę szerokiej gamy inteligentnych aplikacji. Zaczniesz od podstaw OpenAI API — konfiguracji, uwierzytelniania i kluczowych parametrów — po czym szybko przejdziesz do nauki korzystania z najważniejszych elementów API. Następnie przyjdzie czas na zaawansowane receptury, dzięki którym poprawisz wrażenia użytkownika i dopracujesz dane wyjściowe. Dowiesz się, jak wdrażać aplikacje i przygotować je do publicznego użytku. Nauczysz się również budowania inteligentnych asystentów opartych na specjalistycznej wiedzy, a także aplikacji multimodalnych dostosowanych do Twoich specyficznych potrzeb.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
- (40,20 zł najniższa cena z 30 dni)
43.55 zł
67.00 zł (-35%) -
Bestseller Promocja
Ta książka jest kolejnym, starannie zaktualizowanym wydaniem cenionego i lubianego poradnika, dzięki któremu Twoja praca w języku C# stanie się przyjemna i wydajna. Znajdziesz tu liczne przykłady prezentujące nowe elementy .NET 8: aliasy typów i konstruktory podstawowe, zapewniające spójny i czytelny kod. Nauczysz się stosować klauzule ochronne i uproszczoną implementację pamięci podręcznej w ASP.NET Core 8. Poznasz też nową metodę kompilacji AOT, dzięki której publikowane serwisy zajmują mniej pamięci i szybciej się uruchamiają. Na zakończenie zaznajomisz się również z technologią Blazor Full Stack, będącą nowym, zunifikowanym modelem elastycznego projektowania aplikacji sieciowych.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
- (107,40 zł najniższa cena z 30 dni)
116.35 zł
179.00 zł (-35%) -
Promocja
Dzięki tej książce zorientujesz się, że utrzymanie kontroli nad architekturą w dużej mierze zależy od zastosowanego stylu architektonicznego. Zrozumiesz też wady konwencjonalnej architektury warstwowej i zapoznasz się z zaletami stylów koncentrujących się na dziedzinie, takich jak architektura heksagonalna. Dowiesz się także, jak można ją wyrazić w kodzie źródłowym. Poznasz szczegóły różnych strategii mapowania między warstwami architektury heksagonalnej, a ponadto prześledzisz, jak różne elementy architekturalne łączą się w jedną aplikację. Bazując na stylu architektury heksagonalnej, nauczysz się tworzyć intuicyjne w późniejszej obsłudze technicznej aplikacje internetowe. Szybko się przekonasz, że wiedza zdobyta w trakcie lektury pozwoli Ci na tworzenie wysokojakościowych aplikacji, które przetrwają próbę czasu.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
- (29,94 zł najniższa cena z 30 dni)
32.43 zł
49.90 zł (-35%) -
Bestseller Promocja
Dzięki tej książce nauczysz się stosować algorytmy w praktycznych sytuacjach i zrozumiesz mechanizmy ich działania. Liczne przykłady pozwolą Ci się zapoznać z kilkoma sposobami ich projektowania i implementacji. Następnie poznasz algorytm określania pozycji stron w wynikach wyszukiwarek internetowych, związane z nimi grafy i algorytmy uczenia maszynowego, a także logikę. Zaznajomisz się ponadto z nowoczesnymi modelami sekwencyjnymi i ich wariantami, jak również algorytmami, metodykami i architekturami implementacji dużych modeli językowych, takich jak ChatGPT. W ostatniej części tego przewodnika znajdziesz opis technik przetwarzania równoległego, przydatnego w zadaniach wymagających dużej mocy obliczeniowej.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
- (53,40 zł najniższa cena z 30 dni)
57.84 zł
89.00 zł (-35%) -
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
- (77,40 zł najniższa cena z 30 dni)
83.85 zł
129.00 zł (-35%) -
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
- (59,40 zł najniższa cena z 30 dni)
64.35 zł
99.00 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 »
Szczegóły książki
- Dane producenta
- » Dane producenta:
- 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
Helion SA
ul. Kościuszki 1C
41-100 Gliwice
e-mail: gpsr@helion.pl
- Zgłoś erratę
- Kategorie:
Programowanie » Python - Programowanie
Uczenie maszynowe
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 Promocja
Tę książkę docenią praktycy: analitycy danych i inżynierowie uczenia maszynowego. Opisano w niej różne architektury transformerów — od pierwszych modeli podstawowych po najnowsze osiągnięcia w generatywnej sztucznej inteligencji. Dzięki lekturze nauczysz się wstępnego szkolenia i dostrajania modeli LLM, a także pracy nad różnymi przypadkami użycia. Poznasz takie problemy jak halucynacje i zagrożenia prywatności, a następnie dowiesz się, jak je łagodzić. W książce pokazano ponadto, jak poprawiać dokładność modeli LLM i uzyskiwać większą kontrolę nad generowanymi przez nie wynikami. Nie zabrakło ciekawych szczegółów dotyczących modeli generatywnych opartych na transformerach, modeli wizyjnych i architektur multimodalnych, jak również opisu najlepszych praktyk.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
- (89,40 zł najniższa cena z 30 dni)
96.85 zł
149.00 zł (-35%) -
Nowość Promocja
Zapnij pasy przed wyprawą życia! Mars. Nowa Ziemia to fascynująca opowieść o ludzkiej determinacji, by postawić stopę na Czerwonej Planecie. Astrofizyk Andrew May zabierze Cię w podróż przez historię eksploracji Marsa — od pierwszych wyobrażeń i obserwacji astronomicznych aż po najnowsze misje i ambitne plany kolonizacyjne. Nasz planetarny sąsiad od wieków fascynuje ludzkość, pobudzając wyobraźnię pisarzy, naukowców i inżynierów. Ta książka to nie tylko zapis technologicznych osiągnięć, ale także opowieść o ludziach, którzy marzą, planują i podejmują ryzyko, aby zmienić rozumienie Wszechświata i uczynić z nas gatunek międzyplanetarny. Jeśli zastanawiasz się, jakie wyzwania czekają podczas podróży na Marsa i czy człowiek jest gotowy na życie poza Ziemią, ta książka jest dla Ciebie. Przygotuj się na ekscytującą misję, która może zmienić przyszłość ludzkości.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
- (35,40 zł najniższa cena z 30 dni)
38.35 zł
59.00 zł (-35%) -
Nowość Promocja
Dzięki tej książce łatwiej poradzisz sobie z zastosowaniem ekosystemu LlamaIndex i nauczysz się wdrażać własne projekty. Na praktycznych przykładach zapoznasz się z procesem personalizacji i uruchamiania projektów LlamaIndex. Dowiesz się, jak przezwyciężać ograniczenia dużych modeli językowych, zbudujesz aplikacje dla użytkowników końcowych i zdobędziesz umiejętności w zakresie pozyskiwania danych, indeksowania, obsługi zapytań i łączenia dynamicznych baz wiedzy, obejmujących generatywną sztuczną inteligencję i duże modele językowe. Pod koniec lektury zagłębisz się w tworzenie niestandardowych rozwiązań, co pozwoli Ci dobrze zrozumieć możliwości i zastosowania LlamaIndex.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
- (53,40 zł najniższa cena z 30 dni)
57.84 zł
89.00 zł (-35%) -
Nowość Promocja
Tę książkę docenią projektanci, specjaliści z zakresu metodyki DevOps i badacze zajmujący się bezpieczeństwem, którzy znajdą w niej niezrównane źródło wiedzy o kluczowych elementach systemu operacyjnego i jego słabych punktach. Poszczególne zagadnienia zilustrowano za pomocą starannie przygotowanych przykładów bazujących na narzędziu PowerShell. Przykłady te można testować i dostosowywać. Obejmują one zarówno podstawową analizę zabezpieczeń zasobów, jak i techniki zaawansowane, takie jak uwierzytelnianie sieciowe. Dzięki tej praktycznej książce przyswoisz wiedzę o tym, jak system Windows zabezpiecza pliki i rejestr, jak implementuje uwierzytelnianie lokalnie i za pośrednictwem sieci, a także od podstaw przeanalizujesz zagadnienia udzielania dostępu do zasobu.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
- (89,40 zł najniższa cena z 30 dni)
96.85 zł
149.00 zł (-35%) -
Nowość Promocja
Ta książka krok po kroku wprowadzi Cię w podstawy Raspberry Pi, programowanie i praktyczne projekty ― od prostych układów dla początkujących po bardziej zaawansowane systemy. Znajdziesz tu także porady dotyczące rozwiązywania problemów i poprawy niezawodności swoich projektów.- Druk
- (41,40 zł najniższa cena z 30 dni)
44.85 zł
69.00 zł (-35%) -
Bestseller Nowość Promocja
Z tą książką krok po kroku zagłębisz się w metody OSINT, a także powiązane z nim zagadnienia natury prawnej i etycznej. Poznasz sposoby gromadzenia i analizowania informacji z wykorzystaniem wyszukiwarek, portali społecznościowych i innych zasobów internetowych. Zrozumiesz wagę anonimowości i technik gwarantujących bezpieczne poruszanie się po sieci, ułatwiających zarządzanie cyfrowym śladem czy tworzenie fikcyjnych tożsamości internetowych. Zdobędziesz również doświadczenie w korzystaniu z popularnych narzędzi OSINT, takich jak Recon-ng, Maltego, Shodan czy Aircrack-ng. Dowiesz się też, jak ograniczać ryzyko, przewidywać cyberataki, zapobiegać im i na nie reagować — wszystko dzięki technikom opartym na OSINT.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
- (40,20 zł najniższa cena z 30 dni)
43.55 zł
67.00 zł (-35%) -
Nowość Promocja
Spring należy do rodziny frameworków Javy. Jego pierwsza edycja ujrzała światło dzienne w 2002 roku i od razu spotkał się z pozytywnym odbiorem programistów. Spring Framework zyskał uznanie i popularność, ponieważ działa na zasadzie lekkiego szablonu, umożliwiającego dużą dowolność, jeśli chodzi o wybór modelu programowania. W efekcie za jego pomocą można tworzyć szerokie spektrum aplikacji - od niewielkich i prostych po potężne i bardzo skomplikowane.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
- (59,40 zł najniższa cena z 30 dni)
64.35 zł
99.00 zł (-35%) -
Bestseller Nowość Promocja
Dzięki tej praktycznej książce dogłębnie zrozumiesz zagadnienia związane z ochroną haseł i odzyskiwaniem chronionych nimi danych. Rozpoczniesz od zapoznania się z zasadami przechowywania danych uwierzytelniających i matematycznymi podstawami technik łamania haseł. Następnie nauczysz się posługiwać różnymi narzędziami ułatwiającymi odzyskiwanie haseł, by potem zająć się typowymi przypadkami ich łamania, odzyskiwania skrótów i pokonywania zabezpieczeń. Przyjrzysz się działaniu metod siłowych i słownikowych, dowiesz się także, jak stosować je przy różnych sposobach przechowywania danych uwierzytelniających. Poszczególne zagadnienia zostały zilustrowane licznymi rzeczywistymi przykładami. Pod koniec lektury przekonasz się, że potrafisz z łatwością łamać najpopularniejsze typy danych uwierzytelniających.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
- (35,94 zł najniższa cena z 30 dni)
38.94 zł
59.90 zł (-35%) -
Bestseller Nowość Promocja
Ta książka jest kompleksowym przewodnikiem po ciemnej stronie cyberbezpieczeństwa ― zapewni Ci wiedzę i umiejętności niezbędne do skutecznego zwalczania złośliwego oprogramowania. Nauczysz się poruszać wśród zawiłości związanych z tworzeniem złośliwego oprogramowania, a także dobrze poznasz techniki i strategie stosowane przez cyberprzestępców. Zdobędziesz też praktyczne doświadczenie w projektowaniu i implementowaniu popularnych rozwiązań stosowanych w prawdziwych złośliwych aplikacjach, na przykład Carbanak, Carberp, Stuxnet, Conti, Babuk i BlackCat. Nie zabrakło tu zasad etycznego hakingu i tajników budowy złośliwego oprogramowania, jak techniki unikania wykrycia, mechanizmy persystencji i wiele innych, które poznasz dzięki lekturze.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
- (53,40 zł najniższa cena z 30 dni)
57.84 zł
89.00 zł (-35%) -
Bestseller Nowość Promocja
Potraktuj tę książkę jako świetnego towarzysza wycieczek. Zawarte w tym przewodniku barwne ilustracje i wyczerpujące, przejrzyście podane informacje sprawią, że inaczej spojrzysz na różne elementy konstrukcji technicznych. Zrozumiesz fascynujące szczegóły działania urządzeń stworzonych przez ludzi. Nauczysz się rozpoznawać cechy charakterystyczne sieci elektroenergetycznej, dróg, kolei, mostów, tuneli, dróg wodnych i innych rozwiązań technicznych. Przekonasz się, jak wielką przyjemność daje „wypatrywanie infrastruktury”, a odkrywanie przeznaczenia napotkanych urządzeń stanie się Twoim hobby!- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
- (35,94 zł najniższa cena z 30 dni)
38.94 zł
59.90 zł (-35%)
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: sklep@helion.pl
Książka drukowana


Oceny i opinie klientów: Python. Machine learning i deep learning. Biblioteki scikit-learn i TensorFlow 2. Wydanie III Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili
(14)(7)
(3)
(1)
(0)
(1)
(2)
Oceny i opinie poprzednich wydań
więcej opinii
ukryj opinie