Машинне навчання за допомогою Go

Введіть додатковий рівень інтелекту у свої програми Go за допомогою машинного навчання та штучного інтелекту

Основні функції:

Створюйте прості, зручні в обслуговуванні та легкі в розгортанні програми машинного навчання за допомогою популярних пакетів Go. Дізнайтесь про статистику, алгоритми та методи впровадження машинного навчання. Подолайте типові проблеми, з якими стикаєтеся під час розгортання та масштабування робочих процесів машинного навчання.

Книга Опис:

Це оновлене видання популярного Machine Learning With Go показує вам, як подолати типові проблеми інтеграції аналізу та коду машинного навчання в існуючу інженерну організацію.

Machine Learning With Go Go, Second Edition, розпочнеться з того, що допоможе вам зрозуміти, як збирати, упорядковувати та аналізувати дані реального світу з різних джерел. У книзі також міститься повний опис у розробці новаторських конвеєрів машинного навчання, включаючи прогнозні моделі, візуалізацію даних і статистичні методи. Далі ви дізнаєтеся про повне використання бібліотек Golang, включаючи golearn, gorgonia, gosl, hector і mat64. Ви відкриєте для себе різні можливості TensorFlow, а також побудуєте прості нейронні мережі та інтегруєте їх у моделі машинного навчання. Ви також отримаєте практичний досвід впровадження основних методів машинного навчання, таких як регресія, класифікація та кластеризація за допомогою відповідних пакетів Go. Крім того, ви глибоко зануритеся в різні інструменти Go, які допоможуть вам побудувати глибокі нейронні мережі. Нарешті, ви добре розберетеся з найкращими методами налаштування та оптимізації моделі машинного навчання.

Наприкінці книги ви матимете міцне мислення машинного навчання та потужний набір інструментів Go із методами, пакетами, і приклади реалізацій

Що ви дізнаєтесь. Добре розбирайтеся в обробці, синтаксичному аналізі та очищенні даних за допомогою пакетів Go. Навчіться збирати дані з різних джерел і в різних форматах реального світу. Виконуйте регресію, класифікацію та обробку зображень за допомогою нейронних мереж. і виявляти аномалії в моделі часових рядів. Зрозумійте загальні архітектури глибокого навчання, щоб дізнатися, як побудована кожна модель. Дізнайтеся, як оптимізувати, створювати та масштабувати робочі процеси машинного навчання. Відкрийте для себе найкращі методи налаштування моделі машинного навчання для успішного розгортання

Хто це книга призначена для:

Ця книга в першу чергу призначена для програмістів Go, які хочуть стати інженером машинного навчання та створити міцне мислення машинного навчання, а також добре володіти пакетами Go. Це також корисно для аналітиків даних, інженерів даних, користувачів машинного навчання, які хочуть проводити свої експерименти з машинним навчанням за допомогою екосистеми Go. Щоб скористатися перевагами цієї книги, потрібне попереднє розуміння лінійної алгебри.

Деніел Уайтнак є доктором наук, який має понад 10 років досвіду роботи над програмами, що містять інтенсивні дані, у промисловості та наукових колах. Деніел зосередив свої зусилля на розробці проектів із відкритим кодом, пов’язаних із нещодавно запущеними машинним навчанням (ML) і штучним інтелектом (AI) у хмарній інфраструктурі (наприклад, Kubernetes), підтримці відтворюваності та походження складних конвеєрів даних, а також впровадження ML / Методи ШІ в нових мовах, таких як Go. Деніел є співведучим подкасту Practical AI, викладає науку про дані/інженерію в Ardan Labs і Університеті Пердью, а також виступає на конференціях по всьому світу (зокрема ODSC, PyCon, DataEngConf, QCon, GopherCon, Spark Summit і Applied ML Days, серед яких інші). Джанані Селварадж працює старшим консультантом з досліджень і аналітики в стартапі в Трічі, Таміл Наду. Вона закінчила математику та отримала ступінь доктора філософії з управління навколишнім середовищем. Її нинішні інтереси включають суперечки та візуалізацію даних, машинне навчання та геопросторове моделювання. Зараз вона навчає студентів наукам про дані та працює консультантом у кількох проектах, що керуються даними, у різних областях. Вона є експертом з програмування R і засновником групи R-Ladies Trichy, групи, яка сприяє гендерній різноманітності. Вона була рецензентом книги Go-Machine learning Projects.

ПРИМІТКА: ЗАБРОНЮЙТЕ В ЦИФРОВОМУ ФОРМІ.

Після покупки продукт буде доступний для завантаження у вашому обліковому записі Allegro, крім того, буде надіслано електронний лист із посилання для завантаження файлів (перевірте також папку зі спамом).

Щоб завантажити електронну книгу, увійдіть на веб-сайт Allegro, перейдіть на сторінку замовлення «Мої покупки», а потім виберіть верхнє меню:

"Покупки" -> "Електронні книги" -> "Моя полиця".

Кожна електронна книга захищена індивідуальним водяним знаком, який містить дані покупця надається на Allegro.

Електронна книга буде доступна після отримання платежів через нашу систему.