×
Dodano do koszyka:
Pozycja znajduje się w koszyku, zwiększono ilość tej pozycji:
Zakupiłeś już tę pozycję:
Książkę możesz pobrać z biblioteki w panelu użytkownika
Pozycja znajduje się w koszyku
Przejdź do koszyka

Zawartość koszyka

ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. Wydanie II

(ebook) (audiobook) (audiobook)
Serie wydawnicze:
Receptury
Wydawnictwo:
Helion
Wydawnictwo:
Helion
Ocena:
Stron:
398
Druk:
oprawa miękka
Dostępne formaty:
     PDF
     ePub
     Mobi
Czytaj fragment

Książka (71,20 zł najniższa cena z 30 dni)

89,00 zł (-10%)
80,10 zł

Powiadom mnie, gdy książka będzie dostępna

Dodaj do koszyka

Przedsprzedaż Realizacja zamówień od 2024-04-23

(71,20 zł najniższa cena z 30 dni)

Wysyłamy towar w ciągu 24h licząc od dnia premiery

Ebook (57,84 zł najniższa cena z 30 dni)

89,00 zł (-30%)
62,30 zł

Powiadom mnie, gdy książka będzie dostępna

Dodaj do koszyka lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

Przedsprzedaż Realizacja zamówień od 2024-04-23

(57,84 zł najniższa cena z 30 dni)

eBook w Twojej bibliotece dostępny będzie w dniu premiery

Przenieś na półkę

Do przechowalni

Do przechowalni

Powiadom o dostępności audiobooka »

W ciągu ostatnich lat techniki uczenia maszynowego rozwijały się z niezwykłą dynamiką, rewolucjonizując pracę w różnych branżach. Obecnie do uczenia maszynowego najczęściej używa się Pythona i jego bibliotek. Znajomość najnowszych wydań tych narzędzi umożliwia efektywne tworzenie wyrafinowanych systemów uczących się.

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.

Poznaj receptury dotyczące:

  • pracy z danymi w wielu formatach, z bazami i magazynami danych
  • redukcji wymiarowości, jak również oceny i wyboru modelu
  • regresji liniowej i logistycznej, drzew i lasów, a także k-najbliższych sąsiadów
  • maszyn wektorów nośnych (SVM), naiwnej klasyfikacji bayesowskiej i klasteryzacji
  • udostępniania wytrenowanych modeli za pomocą wielu frameworków

Długo szukałam książki, która spójnie przedstawiałaby algorytm ANN, hiperpłaszczyzny i wybór cech za pomocą losowego lasu. I wtedy pojawiła się ta pozycja!

Vicki Boykis, inżynier uczenia maszynowego w Duo

Wybrane bestsellery

O autorach książki

Kyle Gallatin jest inżynierem oprogramowania na platformie uczenia maszynowego w Etsy. Przez wiele lat pracował jako analityk danych, naukowiec i inżynier uczenia maszynowego.

Dr Chris Albon jest analitykiem danych i politologiem. Od ponad dziesięciu lat stosuje statystykę, sztuczną inteligencję i inne zdobycze informatyki w polityce, socjologii i przy zarządzaniu akcjami humanitarnymi. Obecnie pracuje dla Devoted Health — wykorzystuje naukę o danych i maszynowe uczenie w celu rozwiązania problemów amerykańskiego systemu ochrony zdrowia. Wcześniej był głównym analitykiem danych w kenijskim startupie BRCK .

Zobacz pozostałe książki z serii Receptury

Helion - inne książki

Zamknij

Przenieś na półkę

Proszę czekać...
ajax-loader

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Zamknij Pobierz aplikację mobilną Ebookpoint