Machine learning, Python i data science
- Час доставки: 7-10 днів
- Стан товару: новий
- Доступна кількість: 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.
Машинне навчання, Python і наука про дані
Оригінальна назва: Машинне навчання, Python і наука про дані
Автори: Андреас Мюллер, Сара Гвідо
Видавництво: Геліон
Рік видання: 2021
Переклад: Michał Sternik
ISBN: 9788383227511
Формат: 168x237
Палітурка: м'яка
Сторінок: 320
Книга нова
Обкладинка книги: 79,00 злотих > акційну ціну можна знайти на нашому аукціоні!
Машинне навчання пов’язане з великими компаніями та великими командами. Правда полягає в тому, що сьогодні ви можете самостійно створювати передові рішення машинного навчання та використовувати величезні ресурси доступних даних скільки завгодно. Потрібно лише мати ідею та... базові знання. Тим часом більшість досліджень машинного навчання та штучного інтелекту вимагають знання передової математики. Це ускладнює навчання, навіть незважаючи на те, що машинне навчання все частіше використовується в дослідницьких і комерційних проектах.
Ця практична книга допоможе вам розпочати впровадження рішень для реальних проблем машинного навчання. Надає доступний вступ до машинного навчання та штучного інтелекту, а також способи використання Python і scikit-learn, які відповідають потребам спеціалістів із обробки даних, аналітиків даних та інженерів, які працюють над комерційними програмами. Математичні питання зведені до мінімуму, а натомість увага зосереджена на практичних аспектах алгоритмів машинного навчання. У ньому детально описано, як використовувати широкий спектр моделей, реалізованих у доступних бібліотеках.
Книга містить, зокрема:
- основну інформацію про машинне навчання
- найважливіші алгоритми машинного навчання
- обробка даних у машинному навчанні
- оцінка моделі та налаштування параметрів
- ланцюжки моделей та інкапсуляція робочого процесу
- обробка даних на основі тексту
Python і машинне навчання: програмування для спеціальних завдань!