Python. Uczenie maszynowe. Wydanie II Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili
- Czasowo niedostępna
- Promocja Przejdź
- Autorzy:
- Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili
- Wydawnictwo:
- Helion
- Wydawnictwo:
- Helion
- Ocena:
- 4.6/6 Opinie: 14
- Stron:
- 528
- Druk:
- oprawa miękka
- Dostępne formaty:
-
PDFePubMobi
Sprawdź nowe wydanie
Python. Machine learning i deep learning. Biblioteki scikit-learn i TensorFlow 2. Wydanie III
Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili
Opis
ebooka:
Python. Uczenie maszynowe. Wydanie II
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!
Wybrane bestsellery
-
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)
53.40 zł
89.00zł (-40%) -
Nowość 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)
47.40 zł
79.00zł (-40%) -
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)
77.40 zł
129.00zł (-40%) -
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)
47.40 zł
79.00zł (-40%) -
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)
47.40 zł
79.00zł (-40%) -
Bestseller Promocja
Koncepcje te zostały przystępnie wyjaśnione właśnie w tej książce. W szczególności zapoznasz się z praktycznymi aspektami probabilistyki, statystyki, algebry liniowej i rachunku różniczkowego. Prezentacji tych zagadnień towarzyszą fragmenty kodu w Pythonie i praktyczne przykłady zastosowań w uczeniu głębokim. Rozpoczniesz od zapoznania się z podstawami, takimi jak twierdzenie Bayesa, a następnie przejdziesz do bardziej zaawansowanych zagadnień, w tym uczenia sieci neuronowych przy użyciu wektorów, macierzy i pochodnych. Dwa ostatnie rozdziały dadzą Ci szansę użycia nowej wiedzy do zaimplementowania propagacji wstecznej i metody gradientu prostego — dwóch podstawowych algorytmów napędzających rozwój sztucznej inteligencji.- Druk
(53,40 zł najniższa cena z 30 dni)
53.40 zł
89.00zł (-40%) -
Promocja
Dzięki tej książce nauczysz się holistycznego podejścia, które zdecydowanie usprawni współpracę między zespołami. Najpierw zapoznasz się z podstawowymi informacjami o przepływach pracy związanych z uczeniem maszynowym przy użyciu Apache Spark i pakietu PySpark. Nauczysz się też zarządzać cyklem życia eksperymentów dla potrzeb uczenia maszynowego za pomocą biblioteki MLflow. Z kolejnych rozdziałów dowiesz się, jak od strony technicznej wygląda korzystanie z platformy uczenia maszynowego. W książce znajdziesz również opis wzorców wdrażania, wnioskowania i monitorowania modeli w środowisku produkcyjnym.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(44,94 zł najniższa cena z 30 dni)
44.94 zł
74.90zł (-40%) -
Promocja
Oto zaktualizowane wydanie popularnego przewodnika, dzięki któremu skorzystasz z ponad dwustu sprawdzonych receptur bazujących na najnowszych wydaniach bibliotek Pythona. Wystarczy, że skopiujesz i dostosujesz kod do swoich potrzeb. Możesz też go uruchamiać i testować za pomocą przykładowego zbioru danych. W książce znajdziesz receptury przydatne do rozwiązywania szerokiego spektrum problemów, od przygotowania i wczytania danych aż po trenowanie modeli i korzystanie z sieci neuronowych. W ten sposób wyjdziesz poza rozważania teoretyczne czy też matematyczne koncepcje i zaczniesz tworzyć aplikacje korzystające z uczenia maszynowego.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(53,40 zł najniższa cena z 30 dni)
53.40 zł
89.00zł (-40%) -
Promocja
Agile i Scrum, Scrum i Agile. Opanowawszy branżę IT, powoli, ale konsekwentnie, zdobywają inne biznesowe przyczółki i rozgaszczają się w firmach na dobre… Albo niedobre, gdy budzą niezrozumienie, protesty, a czasem nawet chęć ucieczki! Agile i Scrum brzmią tak nowocześnie, w teorii świetnie, w praktyce jednak często okazują się trudne, a co za tym idzie - rozczarowują. To przykre, ale prawda jest taka, że idee te, skądinąd słuszne i pożyteczne, w organizacjach nierzadko wdraża się na siłę i, co nawet gorsze, bez zrozumienia.- Druk
- PDF + ePub + Mobi
- Audiobook MP3 pkt
Czasowo niedostępna
-
Promocja
Oto praktyczny przewodnik po nauce o danych w miejscu pracy. Dowiesz się stąd wszystkiego, co ważne na początku Twojej drogi jako danologa: od osobowości, z którymi przyjdzie Ci pracować, przez detale analizy danych, po matematykę stojącą za algorytmami i uczeniem maszynowym. Nauczysz się myśleć krytycznie o danych i otrzymanych wynikach, będziesz też inteligentnie o tym mówić. Jednym zdaniem: zrozumiesz dane i związane z nimi wyzwania na głębszym, profesjonalnym poziomie.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(41,40 zł najniższa cena z 30 dni)
41.40 zł
69.00zł (-40%)
O autorach ebooka
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
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).- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(89,40 zł najniższa cena z 30 dni)
89.40 zł
149.00zł (-40%) -
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
149.00zł (-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
149.00zł (-10%) -
-
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
119.00zł (-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
309.00zł (-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
329.00zł (-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
139.00zł (-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
79.89zł (-10%) -
Zobacz pozostałe książki z serii
-
Bestseller 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)
53.40 zł
89.00zł (-40%) -
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)
41.40 zł
69.00zł (-40%) -
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)
47.40 zł
79.00zł (-40%) -
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)
89.40 zł
149.00zł (-40%) -
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)
47.40 zł
79.00zł (-40%) -
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)
40.20 zł
67.00zł (-40%) -
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)
107.40 zł
179.00zł (-40%) -
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)
29.94 zł
49.90zł (-40%) -
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)
53.40 zł
89.00zł (-40%) -
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)
77.40 zł
129.00zł (-40%)
Ebooka "Python. Uczenie maszynowe. Wydanie II" 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 ebooka
- Dane producenta
- » Dane producenta:
- Tytuł oryginału:
- Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow, 2nd Edition
- Tłumaczenie:
- Krzysztof Sawka
- ISBN Książki drukowanej:
- 978-83-283-5121-9, 9788328351219
- Data wydania książki drukowanej :
- 2019-03-26
- ISBN Ebooka:
- 978-83-283-5122-6, 9788328351226
- Data wydania ebooka :
-
2019-03-26
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 [wyświetl email]@helion.pl.
- Format:
- 168x237
- Numer z katalogu:
- 85481
- Rozmiar pliku Pdf:
- 31.8MB
- Rozmiar pliku ePub:
- 14.9MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 29.3MB
- Pobierz przykładowy rozdział PDF
- Przykłady na ftp
Helion SA
ul. Kościuszki 1C
41-100 Gliwice
e-mail: [wyświetl email]@helion.pl
- Zgłoś erratę
- Kategorie:
Biznes IT » IT w ekonomii
Uczenie maszynowe
Spis treści ebooka
- Tworzenie inteligentnych maszyn służących do przekształcania danych w wiedzę 24
- Trzy różne rodzaje uczenia maszynowego 24
- Prognozowanie przyszłości za pomocą uczenia nadzorowanego 25
- Rozwiązywanie problemów interaktywnych za pomocą uczenia przez wzmacnianie 28
- Odkrywanie ukrytych struktur za pomocą uczenia nienadzorowanego 29
- Wprowadzenie do podstawowej terminologii i notacji 30
- Strategia tworzenia systemów uczenia maszynowego 32
- Wstępne przetwarzanie - nadawanie danym formy 32
- Trenowanie i dobór modelu predykcyjnego 34
- Ewaluacja modeli i przewidywanie wystąpienia nieznanych danych 34
- Wykorzystywanie środowiska Python do uczenia maszynowego 35
- Instalacja środowiska Python i pakietów z repozytorium Python Package Index 35
- Korzystanie z platformy Anaconda i menedżera pakietów 36
- Pakiety przeznaczone do obliczeń naukowych, analizy danych i uczenia maszynowego 36
- Podsumowanie 37
- Sztuczne neurony - rys historyczny początków uczenia maszynowego 40
- Formalna definicja sztucznego neuronu 41
- Reguła uczenia perceptronu 43
- Implementacja algorytmu uczenia perceptronu w Pythonie 45
- Obiektowy interfejs API perceptronu 45
- Trenowanie modelu perceptronu na zestawie danych Iris 48
- Adaptacyjne neurony liniowe i zbieżność uczenia 53
- Minimalizacja funkcji kosztu za pomocą metody gradientu prostego 55
- Implementacja algorytmu Adaline w Pythonie 56
- Usprawnianie gradientu prostego poprzez skalowanie cech 60
- Wielkoskalowe uczenie maszynowe i metoda stochastycznego spadku wzdłuż gradientu 62
- Podsumowanie 66
- Wybór algorytmu klasyfikującego 68
- Pierwsze kroki z biblioteką scikit-learn - uczenie perceptronu 68
- Modelowanie prawdopodobieństwa przynależności do klasy za pomocą regresji logistycznej 74
- Teoretyczne podłoże regresji logistycznej i prawdopodobieństwa warunkowego 74
- Wyznaczanie wag logistycznej funkcji kosztu 78
- Przekształcanie implementacji Adaline do postaci algorytmu regresji logistycznej 80
- Uczenie modelu regresji logistycznej za pomocą biblioteki scikit-learn 84
- Zapobieganie przetrenowaniu za pomocą regularyzacji 86
- Wyznaczanie maksymalnego marginesu za pomocą maszyn wektorów nośnych 88
- Teoretyczne podłoże maksymalnego marginesu 89
- Rozwiązywanie przypadków nieliniowo rozdzielnych za pomocą zmiennych uzupełniających 90
- Alternatywne implementacje w interfejsie scikit-learn 92
- Rozwiązywanie nieliniowych problemów za pomocą jądra SVM 93
- Metody jądrowe dla danych nierozdzielnych liniowo 93
- Stosowanie sztuczki z funkcją jądra do znajdowania przestrzeni rozdzielających w przestrzeni wielowymiarowej 95
- Uczenie drzew decyzyjnych 99
- Maksymalizowanie przyrostu informacji - osiąganie jak największych korzyści 100
- Budowanie drzewa decyzyjnego 103
- Łączenie wielu drzew decyzyjnych za pomocą modelu losowego lasu 107
- Algorytm k-najbliższych sąsiadów - model leniwego uczenia 109
- Podsumowanie 113
- Kwestia brakujących danych 115
- Wykrywanie brakujących wartości w danych tabelarycznych 116
- Usuwanie próbek lub cech niezawierających wartości 117
- Wstawianie brakujących danych 118
- Estymatory interfejsu scikit-learn 119
- Przetwarzanie danych kategoryzujących 119
- Cechy nominalne i porządkowe 120
- Tworzenie przykładowego zestawu danych 120
- Mapowanie cech porządkowych 121
- Kodowanie etykiet klas 121
- Kodowanie "gorącojedynkowe" cech nominalnych (z użyciem wektorów własnych) 122
- Rozdzielanie zestawu danych na oddzielne podzbiory uczące i testowe 124
- Skalowanie cech 127
- Dobór odpowiednich cech 129
- Regularyzacje L1 i L2 jako kary ograniczające złożoność modelu 129
- Interpretacja geometryczna regularyzacji L2 130
- Rozwiązania rzadkie za pomocą regularyzacji L1 131
- Algorytmy sekwencyjnego wyboru cech 135
- Ocenianie istotności cech za pomocą algorytmu losowego lasu 140
- Podsumowanie 142
- Nienadzorowana redukcja wymiarowości za pomocą analizy głównych składowych 144
- Podstawowe etapy analizy głównych składowych 144
- Wydobywanie głównych składowych krok po kroku 146
- Wyjaśniona wariancja całkowita 148
- Transformacja cech 149
- Analiza głównych składowych w interfejsie scikit-learn 152
- Nadzorowana kompresja danych za pomocą liniowej analizy dyskryminacyjnej 154
- Porównanie analizy głównych składowych z liniową analizą dyskryminacyjną 155
- Wewnętrzne mechanizmy działania liniowej analizy dyskryminacyjnej 156
- Obliczanie macierzy rozproszenia 157
- Dobór dyskryminant liniowych dla nowej podprzestrzeni cech 159
- Rzutowanie próbek na nową przestrzeń cech 161
- Implementacja analizy LDA w bibliotece scikit-learn 161
- Jądrowa analiza głównych składowych jako metoda odwzorowywania nierozdzielnych liniowo klas 163
- Funkcje jądra oraz sztuczka z funkcją jądra 164
- Implementacja jądrowej analizy głównych składowych w Pythonie 168
- Rzutowanie nowych punktów danych 175
- Algorytm jądrowej analizy głównych składowych w bibliotece scikit-learn 178
- Podsumowanie 179
- Usprawnianie cyklu pracy za pomocą kolejkowania 181
- Wczytanie zestawu danych Breast Cancer Wisconsin 182
- Łączenie funkcji transformujących i estymatorów w kolejce czynności 183
- Stosowanie k-krotnego sprawdzianu krzyżowego w ocenie skuteczności modelu 184
- Metoda wydzielania 185
- K-krotny sprawdzian krzyżowy 186
- Sprawdzanie algorytmów za pomocą krzywych uczenia i krzywych walidacji 190
- Diagnozowanie problemów z obciążeniem i wariancją za pomocą krzywych uczenia 190
- Rozwiązywanie problemów przetrenowania i niedotrenowania za pomocą krzywych walidacji 193
- Dostrajanie modeli uczenia maszynowego za pomocą metody przeszukiwania siatki 195
- Strojenie hiperparametrów przy użyciu metody przeszukiwania siatki 195
- Dobór algorytmu poprzez zagnieżdżony sprawdzian krzyżowy 196
- Przegląd metryk oceny skuteczności 198
- Odczytywanie macierzy pomyłek 198
- Optymalizacja precyzji i pełności modelu klasyfikującego 200
- Wykres krzywej ROC 202
- Metryki zliczające dla klasyfikacji wieloklasowej 204
- Kwestia dysproporcji klas 205
- Podsumowanie 208
- Uczenie zespołów 209
- Łączenie klasyfikatorów za pomocą algorytmu głosowania większościowego 213
- Implementacja prostego klasyfikatora głosowania większościowego 214
- Stosowanie reguły głosowania większościowego do uzyskiwania prognoz 219
- Ewaluacja i strojenie klasyfikatora zespołowego 221
- Agregacja - tworzenie zespołu klasyfikatorów za pomocą próbek początkowych 226
- Agregacja w pigułce 227
- Stosowanie agregacji do klasyfikowania przykładów z zestawu Wine 228
- Usprawnianie słabych klasyfikatorów za pomocą wzmocnienia adaptacyjnego 231
- Wzmacnianie - mechanizm działania 232
- Stosowanie algorytmu AdaBoost za pomocą biblioteki scikit-learn 236
- Podsumowanie 239
- Przygotowywanie zestawu danych IMDb movie review do przetwarzania tekstu 242
- Uzyskiwanie zestawu danych IMDb 242
- Przetwarzanie wstępne zestawu danych IMDb do wygodniejszego formatu 243
- Wprowadzenie do modelu worka słów 244
- Przekształcanie słów w wektory cech 245
- Ocena istotności wyrazów za pomocą ważenia częstości termów - odwrotnej częstości w tekście 246
- Oczyszczanie danych tekstowych 248
- Przetwarzanie tekstu na znaczniki 249
- Uczenie modelu regresji logistycznej w celu klasyfikowania tekstu 251
- Praca z większą ilością danych - algorytmy sieciowe i uczenie pozardzeniowe 253
- Modelowanie tematyczne za pomocą alokacji ukrytej zmiennej Dirichleta 256
- Rozkładanie dokumentów tekstowych za pomocą analizy LDA 257
- Analiza LDA w bibliotece scikit-learn 258
- Podsumowanie 261
- Serializacja wyuczonych estymatorów biblioteki scikit-learn 264
- Konfigurowanie bazy danych SQLite 266
- Tworzenie aplikacji sieciowej za pomocą środowiska Flask 269
- Nasza pierwsza aplikacja sieciowa 269
- Sprawdzanie i wyświetlanie formularza 271
- Przekształcanie klasyfikatora recenzji w aplikację sieciową 275
- Pliki i katalogi - wygląd drzewa katalogów 277
- Implementacja głównej części programu w pliku app.py 277
- Konfigurowanie formularza recenzji 280
- Tworzenie szablonu strony wynikowej 281
- Umieszczanie aplikacji sieciowej na publicznym serwerze 282
- Tworzenie konta w serwisie PythonAnywhere 283
- Przesyłanie aplikacji klasyfikatora filmowego 283
- Aktualizowanie klasyfikatora recenzji filmowych 284
- Podsumowanie 286
- Wprowadzenie do regresji liniowej 288
- Prosta regresja liniowa 288
- Wielowymiarowa regresja liniowa 288
- Zestaw danych Housing 290
- Wczytywanie zestawu danych Housing do obiektu DataFrame 290
- Wizualizowanie ważnych elementów zestawu danych 292
- Analiza związków za pomocą macierzy korelacji 293
- Implementacja modelu regresji liniowej wykorzystującego zwykłą metodę najmniejszych kwadratów 296
- Określanie parametrów regresywnych za pomocą metody gradientu prostego 296
- Szacowanie współczynnika modelu regresji za pomocą biblioteki scikit-learn 300
- Uczenie odpornego modelu regresywnego za pomocą algorytmu RANSAC 301
- Ocenianie skuteczności modeli regresji liniowej 304
- Stosowanie regularyzowanych metod regresji 307
- Przekształcanie modelu regresji liniowej w krzywą - regresja wielomianowa 308
- Dodawanie członów wielomianowych za pomocą biblioteki scikit-learn 309
- Modelowanie nieliniowych zależności w zestawie danych Housing 310
- Analiza nieliniowych relacji za pomocą algorytmu losowego lasu 314
- Podsumowanie 318
- Grupowanie obiektów na podstawie podobieństwa przy użyciu algorytmu centroidów 320
- Algorytm centroidów w bibliotece scikit-learn 320
- Inteligentniejszy sposób dobierania pierwotnych centroidów za pomocą algorytmu k-means++ 324
- Klasteryzacja twarda i miękka 325
- Stosowanie metody łokcia do wyszukiwania optymalnej liczby skupień 327
- Ujęcie ilościowe jakości klasteryzacji za pomocą wykresu profilu 328
- Organizowanie skupień do postaci drzewa klastrów 333
- Oddolne grupowanie skupień 333
- Przeprowadzanie hierarchicznej analizy skupień na macierzy odległości 335
- Dołączanie dendrogramów do mapy cieplnej 338
- Aglomeracyjna analiza skupień w bibliotece scikit-learn 339
- Wyznaczanie rejonów o dużej gęstości za pomocą algorytmu DBSCAN 340
- Podsumowanie 345
- Modelowanie złożonych funkcji przy użyciu sztucznych sieci neuronowych 348
- Jednowarstwowa sieć neuronowa - powtórzenie 349
- Wstęp do wielowarstwowej architektury sieci neuronowych 351
- Aktywacja sieci neuronowej za pomocą propagacji w przód 354
- Klasyfikowanie pisma odręcznego 356
- Zestaw danych MNIST 357
- Implementacja perceptronu wielowarstwowego 362
- Trenowanie sztucznej sieci neuronowej 371
- Obliczanie logistycznej funkcji kosztu 371
- Ujęcie intuicyjne algorytmu wstecznej propagacji 374
- Uczenie sieci neuronowych za pomocą algorytmu propagacji wstecznej 375
- Zbieżność w sieciach neuronowych 378
- Jeszcze słowo o implementacji sieci neuronowej 380
- Podsumowanie 380
- Biblioteka TensorFlow a skuteczność uczenia 382
- Czym jest biblioteka TensorFlow? 383
- W jaki sposób będziemy poznawać bibliotekę TensorFlow? 384
- Pierwsze kroki z biblioteką TensorFlow 384
- Praca ze strukturami tablicowymi 386
- Tworzenie prostego modelu za pomocą podstawowego interfejsu TensorFlow 387
- Skuteczne uczenie sieci neuronowych za pomocą wyspecjalizowanych interfejsów biblioteki TensorFlow 391
- Tworzenie wielowarstwowych sieci neuronowych za pomocą interfejsu Layers 392
- Projektowanie wielowarstwowej sieci neuronowej za pomocą interfejsu Keras 395
- Dobór funkcji aktywacji dla wielowarstwowych sieci neuronowych 400
- Funkcja logistyczna - powtórzenie 400
- Szacowanie prawdopodobieństw przynależności do klas w klasyfikacji wieloklasowej za pomocą funkcji softmax 402
- Rozszerzanie zakresu wartości wyjściowych za pomocą funkcji tangensa hiperbolicznego 403
- Aktywacja za pomocą prostowanej jednostki liniowej (ReLU) 405
- Podsumowanie 407
- Główne funkcje biblioteki TensorFlow 410
- Rzędy i tensory 410
- Sposób uzyskania rzędu i wymiarów tensora 411
- Grafy obliczeniowe 412
- Węzły zastępcze 414
- Definiowanie węzłów zastępczych 414
- Wypełnianie węzłów zastępczych danymi 415
- Definiowanie węzłów zastępczych dla tablic danych o różnych rozmiarach pakietów danych 416
- Zmienne 417
- Definiowanie zmiennych 417
- Inicjowanie zmiennych 419
- Zakres zmiennych 420
- Wielokrotne wykorzystywanie zmiennych 421
- Tworzenie modelu regresyjnego 423
- Realizowanie obiektów w grafie TensorFlow przy użyciu ich nazw 426
- Zapisywanie i wczytywanie modelu 428
- Przekształcanie tensorów jako wielowymiarowych tablic danych 430
- Wykorzystywanie mechanizmów przebiegu sterowania do tworzenia grafów 433
- Wizualizowanie grafów za pomocą modułu TensorBoard 436
- Zdobywanie doświadczenia w używaniu modułu TensorBoard 439
- Podsumowanie 440
- Podstawowe elementy splotowej sieci neuronowej 442
- Splotowe sieci neuronowe i hierarchie cech 442
- Splot dyskretny 444
- Podpróbkowanie 452
- Konstruowanie sieci CNN 454
- Praca z wieloma kanałami wejściowymi/barw 454
- Regularyzowanie sieci neuronowej metodą porzucania 457
- Implementacja głębokiej sieci splotowej za pomocą biblioteki TensorFlow 459
- Architektura wielowarstwowej sieci CNN 459
- Wczytywanie i wstępne przetwarzanie danych 460
- Implementowanie sieci CNN za pomocą podstawowego interfejsu TensorFlow 461
- Implementowanie sieci CNN za pomocą interfejsu Layers 471
- Podsumowanie 476
- Wprowadzenie do danych sekwencyjnych 478
- Modelowanie danych sekwencyjnych - kolejność ma znaczenie 478
- Przedstawianie sekwencji 478
- Różne kategorie modelowania sekwencji 479
- Sieci rekurencyjne służące do modelowania sekwencji 480
- Struktura sieci RNN i przepływ danych 480
- Obliczanie aktywacji w sieciach rekurencyjnych 482
- Problemy z uczeniem długofalowych oddziaływań 485
- Jednostki LSTM 486
- Implementowanie wielowarstwowej sieci rekurencyjnej przy użyciu biblioteki TensorFlow do modelowania sekwencji 488
- Pierwszy projekt - analiza sentymentów na zestawie danych IMDb za pomocą wielowarstwowej sieci rekurencyjnej 489
- Przygotowanie danych 489
- Wektor właściwościowy 492
- Budowanie modelu sieci rekurencyjnej 494
- Konstruktor klasy SentimentRNN 495
- Metoda build 495
- Metoda train 499
- Metoda predict 500
- Tworzenie wystąpienia klasy SentimentRNN 500
- Uczenie i optymalizowanie modelu sieci rekurencyjnej przeznaczonej do analizy sentymentów 501
- Drugi projekt - implementowanie sieci rekurencyjnej modelującej język na poziomie znaków 502
- Przygotowanie danych 503
- Tworzenie sieci RNN przetwarzającej znaki 506
- Konstruktor 506
- Metoda build 507
- Metoda train 509
- Metoda sample 510
- Tworzenie i uczenie modelu CharRNN 512
- Model CharRNN w trybie próbkowania 512
- Podsumowanie rozdziału i książki 513
Informacje o autorach 11
Informacje o recenzentach 13
Wstęp 15
Rozdział 1. Umożliwianie komputerom uczenia się z danych 23
Rozdział 2. Trenowanie prostych algorytmów uczenia maszynowego w celach klasyfikacji 39
Rozdział 3. Stosowanie klasyfikatorów uczenia maszynowego za pomocą biblioteki scikit-learn 67
Rozdział 4. Tworzenie dobrych zbiorów uczących - wstępne przetwarzanie danych 115
Rozdział 5. Kompresja danych poprzez redukcję wymiarowości 143
Rozdział 6. Najlepsze metody oceny modelu i strojenie parametryczne 181
Rozdział 7. Łączenie różnych modeli w celu uczenia zespołowego 209
Rozdział 8. Wykorzystywanie uczenia maszynowego w analizie sentymentów 241
Rozdział 9. Wdrażanie modelu uczenia maszynowego do aplikacji sieciowej 263
Rozdział 10. Przewidywanie ciągłych zmiennych docelowych za pomocą analizy regresywnej 287
Rozdział 11. Praca z nieoznakowanymi danymi - analiza skupień 319
Rozdział 12. Implementowanie wielowarstwowej sieci neuronowej od podstaw 347
Rozdział 13. Równoległe przetwarzanie sieci neuronowych za pomocą biblioteki TensorFlow 381
Rozdział 14. Czas na szczegóły - mechanizm działania biblioteki TensorFlow 409
Rozdział 15. Klasyfikowanie obrazów za pomocą splotowych sieci neuronowych 441
Rozdział 16. Modelowanie danych sekwencyjnych za pomocą rekurencyjnych sieci neuronowych 477
Skorowidz 515
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
(119,20 zł najniższa cena z 30 dni)
89.40 zł
149.00zł (-40%) -
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
(47,20 zł najniższa cena z 30 dni)
35.40 zł
59.00zł (-40%) -
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
(71,20 zł najniższa cena z 30 dni)
53.40 zł
89.00zł (-40%) -
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
(96,85 zł najniższa cena z 30 dni)
89.40 zł
149.00zł (-40%) -
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
(44,85 zł najniższa cena z 30 dni)
41.40 zł
69.00zł (-40%) -
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
(43,55 zł najniższa cena z 30 dni)
40.20 zł
67.00zł (-40%) -
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
(64,35 zł najniższa cena z 30 dni)
59.40 zł
99.00zł (-40%) -
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
(38,94 zł najniższa cena z 30 dni)
35.94 zł
59.90zł (-40%) -
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
(57,84 zł najniższa cena z 30 dni)
53.40 zł
89.00zł (-40%) -
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
(38,94 zł najniższa cena z 30 dni)
35.94 zł
59.90zł (-40%)
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: [wyświetl email]@helion.pl
Książka drukowana


Oceny i opinie klientów: Python. Uczenie maszynowe. Wydanie II Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili
(14)(7)
(3)
(1)
(0)
(1)
(2)
Oceny i opinie poprzednich wydań
więcej opinii
ukryj opinie