Uczenie maszynowe w C#.Szybkie,sprytne i solidne a

Код: 15858764559
Як замовити
1050 грн
Ціна вказана з доставкою в Україну
Товар є в наявності
ЯК ЕКОНОМИТИ НА ДОСТАВКЕ?
Замовляйте велику кількість товарів у цього продавця
ВСІ ТОВАРИ ПРОДАВЦЯ №9214819
Інформація
  • Час доставки: 7-10 днів
  • Стан товару: новий
  • Доступна кількість: 1

Оплачивая «Uczenie maszynowe w C#.Szybkie,sprytne i solidne a» данный товар из каталога «Программирование» вы можете быть уверены, что после оформления заказа, доставки в Украину, вы получите именно то, что заказывали, в оговоренные сроки и европейского качества.

Машинне навчання в C#. Швидкі, розумні та надійні програми

Геліон Глівіце

Ean:9788328352339

  • ISBN: 9788328352339
  • Автор: Cole M.R.
  • Перешивка: брошура
  • Рік видання: 2019
  • Формат: b5
  • Сторінок: 216

Машинне навчання вже увійшло в канон інформаційних технологій. Кожен програміст і аналітик повинен володіти практичними навичками в цій сфері. Python і бібліотеки, розроблені для нього, зазвичай використовуються для рішень машинного навчання, але інші мови програмування можна використовувати з такою ж ефективністю для цієї мети. Потрібно лише добре знати реалізацію алгоритмів машинного навчання. Надзвичайно цікавим рішенням є написання таких реалізацій на C#. Це підтверджується не лише перевагами самої мови, а й тим фактом, що більшість програм для професіоналів написані на C# за допомогою таких інструментів, як Visual Studio, SQL Server, Unity або Microsoft Azure.

Ця книга призначена для досвідчених розробників C#, які хочуть вивчити методи машинного навчання, глибокого навчання та штучного інтелекту. Описує доступні інструменти машинного навчання, які спрощують створення інтелектуальних програм .NET за допомогою таких функцій, як виявлення зображення або руху, байєсівський висновок, глибоке навчання та глибоке переконання. Обговорюються принципи реалізації керованих і неконтрольованих алгоритмів навчання та їх використання в побудові моделей прогнозування. Представлено різні методи, від простої лінійної регресії, через дерева рішень і SVM до передових рішень, таких як штучні нейронні мережі, автокодувальники або навчання з підкріпленням.

Найцікавіші питання, представлені в книзі:

  • основи машинного навчання
  • використання нечіткої логіки
  • самоорганізовані карти
  • Фреймворк Kelp.Net та його інтеграція з системою ReflectInsight
  • реалії квантових обчислень

Машинне навчання - бажано з ефективним C#!