ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Python. Uczenie maszynowe. Wydanie II (ebook)(audiobook)(audiobook)

Wydawnictwo:
Helion
Wydawnictwo:
Helion
Ocena:
Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
Stron:
528
Druk:
oprawa miękka
     PDF

Książka

99,00 zł
79,20 zł

Dodaj do koszyka

Przedsprzedaż Realizacja zamówień od 2019-03-26

Ebook

99,00 zł
64,35 zł

Dodaj do koszyka

Przedsprzedaż Realizacja zamówień od 2019-03-26

Przenieś na półkę

Do przechowalni

Do przechowalni

Uczenie maszynowe jest wyjątkowo fascynującą dziedziną inżynierii. Coraz częściej spotykamy się z praktycznym wykorzystaniem tego rodzaju innowacyjnych technologii. Samouczące algorytmy maszynowe pozwalają na uzyskiwanie wiedzy z ogromnych ilości danych. Dla osoby planującej rozwój kariery osiągnięcie biegłości w rozwiązywaniu problemów uczenia maszynowego jest nadzwyczaj atrakcyjną ścieżką. Użycie do tego celu Pythona pozwala dodatkowo skorzystać z bardzo przystępnego, wszechstronnego i potężnego narzędzia przeznaczonego do analizowania danych naukowych.

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.

W tej książce:

  • struktury używane w analizie danych, uczeniu maszynowym i uczeniu głębokim
  • metody uczenia sieci neuronowych
  • implementowanie głębokich sieci neuronowych
  • analiza sentymentów i analiza regresywna
  • przetwarzanie obrazów i danych tekstowych
  • najwartościowsze biblioteki Pythona przydatne w uczeniu maszynowym

Uczenie maszynowe: oto droga do wiedzy ukrytej w oceanie danych!

O autorach

2 Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili

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.

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.

Zamknij

Wybierz metodę płatności