Machine learning, Python i data science
- Время доставки: 7-10 дней
- Состояние товара: новый
- Доступное количество: 15
Оплачивая «Machine learning, Python i data science», вы можете быть уверены, что данное изделие из каталога «Программирование» будет доставлено из Польши и проверено на целостность. В цене товара, указанной на сайте, учтена доставка из Польши. Внимание!!! Товары для Евросоюза, согласно законодательству стран Евросоюза, могут отличаться упаковкой или наполнением.
Машинное обучение, Python и наука о данных
Оригинальное название: Машинное обучение, Python и наука о данных
Авторы: Андреас Мюллер, Сара Гвидо
Издательство: Helion
Год издания: 2021
Перевод: Михал Стерник
ISBN: 9788383227511
Формат: 168x237
Переплет: мягкий
Страниц: 320
Книга новая
Цена обложки книги: 79,00 злотых > Акционную цену можно найти на нашем аукционе!
Машинное обучение ассоциируется с крупными компаниями и большими командами. Правда в том, что сегодня вы можете сами создавать передовые решения машинного обучения и использовать огромные ресурсы доступных данных столько, сколько захотите. Вам просто нужно иметь представление и... некоторые базовые знания. Между тем, большинство исследований в области машинного обучения и искусственного интеллекта требуют знания высшей математики. Это затрудняет обучение, хотя машинное обучение все чаще используется в исследовательских и коммерческих проектах.
Эта практическая книга поможет вам начать внедрять решения реальных проблем машинного обучения. Предоставляет доступное введение в машинное обучение и искусственный интеллект, а также способы использования Python и scikit-learn, отвечающие потребностям ученых, аналитиков данных и инженеров, работающих над коммерческими приложениями. Математические проблемы сведены к минимуму, вместо этого основное внимание уделяется практическим аспектам алгоритмов машинного обучения. В ней подробно описывается, как использовать широкий спектр моделей, реализованных в доступных библиотеках.
Книга включает, среди прочего:
- основную информацию о машинном обучении.
- наиболее важные алгоритмы машинного обучения
- обработка данных в машинном обучении
- оценка модели и настройка параметров
- цепочки моделей и инкапсуляция рабочих процессов
- обработка текстовых данных
Python и машинное обучение: программирование для специальных задач!