Uczenie maszynowe w Pythonie dla każdego
- Час доставки: 7-10 днів
- Стан товару: новий
- Доступна кількість: 860
Оплачивая «Uczenie maszynowe w Pythonie dla każdego», 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.
Машинне навчання на Python для всіх
Автор: Марк Феннер
Видавець: Helion
Рік видання: 2020
Переклад: Томаш Вальчак, Якуб Губіш
ISBN: 978-83- 283 -6425-7
Формат: 168x237
Палітурка: м'яка
Сторінок : 544
Книга нова
99,00 злотих ---> 57,77 злотих
Штучний інтелект і машинне навчання розвиваються з надзвичайною динамікою та знаходять все більш різноманітне застосування майже в усіх галузях. Цей вражаючий прогрес тісно пов’язаний із досягненнями у світі апаратного та програмного забезпечення. Зараз для машинного навчання використовується багато мов програмування, як-отR, C, C++, Fortran і Go, але найпопулярнішим вибором виявивсяPythonі його спеціалізовані бібліотеки. Знання цих бібліотек та інструментів дає змогу створювати системи машинного навчання навіть тим, хто не має глибоких знань з математики.
Ця книга призначена для всіх, хто хоча б трохи знає Python Я хочу вивчити машинне навчання. Математичні питання представлені тут мінімально, але більше уваги приділено концепціям, на яких базуються найважливіші та найбільш часто використовувані інструменти та техніки машинного навчання. Потім були продемонстровані практичні принципи впровадження машинного навчання з використанням найсучасніших бібліотек та інструментів Python. Він описує компоненти систем машинного навчання, які використовуються сьогодні, включаючи методи класифікації та регресії, а також розробку функцій, яка дозволяє перетворювати дані в корисну форму. Було проаналізовано численні алгоритми та найбільш часто використовувані методи машинного навчання. Коротко представлено моделі графів і нейронні мережі, включаючи глибокі мережі, а також поєднання цих методів із більш просунутими методами, корисними, наприклад, при роботі з графічними та текстовими даними.
Книга містить , серед іншого:
- алгоритми та моделі машинного навчання
- принципи оцінки ефективності систем навчання
- техніки перетворення даних
- техніки машинного навчання для зображень і тексту
- нейронні мережі та моделі графів
- бібліотека scikit-learn та інші інструменти Python