Машинное обучение на питоне для всех
- Время доставки: 7-10 дней
- Состояние товара: новый
- Доступное количество: 15
Просматривая «Машинное обучение на питоне для всех», вы можете быть уверены, что данный товар из каталога «Программирование» будет доставлен из Польши и проверен 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 в Python для всех
Автор: mark fenner
Publisher: helion
Год релиза: 2020
tomasz walcak, Jakub hubis1
pn wansbzez pn. 9788328364257Формат: 168x237
Нахождение: Soft
Страницы: 544
. Аукцион!
искусственный интеллект и машинное обучение развиваются с необычайной динамикой и находят все больше и больше различных применений практически во всех отраслях. Этот впечатляющий прогресс тесно связан с достижениями в мире аппаратного и программного обеспечения. В настоящее время многие языки программирования используются для машинного обучения, таких как , C, C ++, Fortran и Go , но самым популярным выбором был python вместе со своими специализированными библиотеками. Знание этих библиотек и инструментов позволяет создавать системы даже для тех, кто не обладает глубокими знаниями в области математики.
Эта книга предназначена для тех, кто знает немного python и хочет изучать машинное обучение. Математические проблемы здесь были представлены в минимальной степени, но больше внимания было уделено концепциям, в которых основывались наиболее важные и наиболее используемые инструменты и методы машинного обучения. Затем практические принципы реализации машинного обучения были показаны с использованием наиболее совершенных библиотек и инструментов Python. Компоненты систем обучения, включая методы классификации и регрессии, а также инженерные признаки, которые позволяют вам преобразовать данные в полезную форму, были описаны сегодня. Были проанализированы многочисленные алгоритмы и наиболее распространенные методы машинного обучения. Были кратко представлены модели GRAF и нейронные сети, в том числе глубокие сети, а также комбинацию этих методов с более продвинутыми методами, полезными даже в работе над графическими и текстовыми данными.
В книге, среди прочего:
- машинные алгоритмы и модели машинного обучения
- Преобразование данных
- Методы машинного обучения для изображения и текста
- Нейроронные сети и графические модели
- Библиотека Scikit -hiplearn и другие инструменты python
- Узнание: Сегодня для всех! Взрослые компьютерные науки и математика. Он провел исследования в области машинного обучения, биоинформатики и безопасности компьютерных систем. Он также имел дело с безопасностью программных репозиториев, вероятностным моделированием белка и анализом и визуализацией данных из экологических и микроскопических тестов. Живет со своей семьей на юго-востоке Пенсильвании.