ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Uczenie maszynowe w Pythonie dla każdego (ebook)(audiobook)(audiobook)

Wydawnictwo:
Helion
Wydawnictwo:
Helion
Ocena:
Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
Stron:
544
Druk:
oprawa miękka
     PDF

Książka

99,00 zł

(2za1 » dobierz książkę GRATIS)

Dodaj do koszyka Wysyłamy w 24h Dostawa 0,00 zł

Ebook

99,00 zł
79,20 zł

(2za1 » dobierz ebook GRATIS)

Dodaj do koszyka lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

Przenieś na półkę

Do przechowalni

Do przechowalni

Powiadom o dostępności audiobooka »

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe rozwijają się z niezwykłą dynamiką i znajdują coraz więcej różnorodnych zastosowań w niemal wszystkich branżach. Ten spektakularny postęp jest silnie związany z osiągnięciami w świecie sprzętu i oprogramowania. Obecnie do uczenia maszynowego używa się wielu języków programowania, takich jak R, C, C++, Fortran i Go, jednak najpopularniejszym wyborem okazał się Python wraz z jego specjalistycznymi bibliotekami. Znajomość tych bibliotek i narzędzi umożliwia tworzenie systemów uczących się nawet tym osobom, które nie dysponują głęboką wiedzą z dziedziny matematyki.

Ta książka jest przeznaczona dla każdego, kto choć trochę zna Pythona i chce nauczyć się uczenia maszynowego. Zagadnienia matematyczne zostały tu zaprezentowane w minimalnym stopniu, za to więcej uwagi poświęcono koncepcjom, na których oparto najważniejsze i najczęściej używane narzędzia oraz techniki uczenia maszynowego. Następnie pokazano praktyczne zasady implementacji uczenia maszynowego z wykorzystaniem najdoskonalszych bibliotek i narzędzi Pythona. Opisano używane dziś komponenty systemów uczących się, w tym techniki klasyfikacji i regresji, a także inżynierię cech, która pozwala przekształcać dane na użyteczną postać. Przeanalizowano liczne algorytmy i najczęściej stosowane techniki uczenia maszynowego. Pokrótce przedstawiono modele grafowe i sieci neuronowe, w tym sieci głębokie, jak również połączenie tych technik z bardziej zaawansowanymi metodami, przydatnymi choćby w pracy na danych graficznych i tekstowych.

W książce między innymi:

  • algorytmy i modele uczenia maszynowego
  • zasady oceny skuteczności systemów uczących
  • techniki przekształcania danych
  • techniki uczenia maszynowego do obrazu i tekstu
  • sieci neuronowe i modele grafowe
  • biblioteka scikit-learn i inne narzędzia Pythona

Uczenie maszynowe z Pythonem: od dziś dla każdego!

O autorze

1 Mark Fenner

Dr Mark Fenner - uczy dorosłych informatyki i matematyki. Prowadził badania w dziedzinach uczenia maszynowego, bioinformatyki i bezpieczeństwa systemów komputerowych. Zajmował się też analizą bezpieczeństwa repozytoriów oprogramowania, probabilistycznym modelowaniem białek oraz analizą i wizualizacją danych pochodzących z badań ekologicznych i mikroskopowych. Mieszka z rodziną w południowo-wschodniej Pensylwanii.

Zamknij

Wybierz metodę płatności