Практичне машинне навчання, Szeliga Marcin
- Час доставки: 7-10 днів
- Стан товару: новий
- Доступна кількість: 7
Просматривая «Практическое машинное обучение, Szeliga Marcin», вы можете быть уверены, что данный товар из каталога «[rubrica_name]» 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.
Практичне машинне навчання
szeliga marcin
- Видавець: Науковий видавничий дім PWN
- Рік публікації: 2019
- Світло: М'який
- Формат: 165 х 235 мм
- Кількість сторінок: 360
- ean: 9788301207625
Останнє десятиліття - це час безпрецедентного розвитку штучного інтелекту - не лише новаторських досліджень алгоритмів машинного навчання, але й все більш поширене використання інтелектуальних машин у різних сферах нашого життя. Ця розробка обмежує недостатню кількість спеціалістів, що поєднують знання моделювання даних (підготовка даних та принципи алгоритмів машинного навчання) з знаннями мов аналізу даних, таких як SQL, R або Python. Наука про дані - це міждисциплінарні знання, що вимагає знання алгебри, геометрії, статистики, ймовірності та алгоритміки, доповнених практичними навичками програмування. Більше того, штучний інтелект є предметом інтенсивних наукових досліджень, і просто відстеження прогресу в цій галузі пов'язане з регулярним (щоденним) навчанням. Ця книга поєднує теорію з практикою. Описує рішення десятка або більше типових проблем, таких як прогнозування прибутку, оптимізація маркетингової кампанії, активне обслуговування обладнання або оцінка кредитних ризиків. Їх розташування є навмисним - кожен приклад - це можливість уточнити конкретні проблеми, починаючи з інструментів, через основи машинного навчання, методи оцінки якості даних та їх підготовку до подальшого аналізу, принципів створення моделей машинного навчання та їх оптимізації, до порад щодо впровадження готових моделей виробництва. Книга адресована всім, хто хотів би знати чи покращити: практичні знання статистики та здатність візуалізувати дані, необхідні для оцінки якості даних; Практичні знання мови SQL, R або Python, необхідних для впорядкування, попереднього підготовки та збагачення даних; Принципи окремих алгоритмів машинного навчання, необхідні для їх вибору та оптимізації; Використання мови R або Python для створення, оцінки, оптимізації та впровадження моделей розвідки даних для виробництва. І це студенти, а також аналітики, програмісти, адміністратори бази даних та статистика знайдуть інформацію в книзі, яка дозволить їм освоїти практичні навички, необхідні для створення самих систем машинного навчання.
[Код пропозиції, 99839600100KS, 978301207625,2025-01-17 15:24:16]