Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn w.3
- Час доставки: 7-10 днів
- Стан товару: новий
- Доступна кількість: 19
Оплачивая «Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn w.3» данный товар из каталога «Офисные приложения», вы можете получить дополнительную скидку 4%, если произведете 100% предоплату. Размер скидки вы можете увидеть сразу при оформлении заказа на сайте. Внимание!!! Скидка распространяется только при заказе через сайт.
- Автор: Aurlien Gron
- Назва: Машинне навчання за допомогою Scikit-Learn v.3
- Видавець : Helion
- EAN: 9788383224237
- Сторінок: 776
- Формат: 235x165 мм
- Рік видання: 2023
- обкладинка: брошура
Концепції, методи та інструменти для створення інтелектуальних систем Глибинні нейронні мережі мають неймовірний потенціал. Досягнення останніх років надали процесам глибокого навчання абсолютно нової якості. Зараз навіть програмісти, які не знайомі з цією технологією, можуть використовувати прості та надзвичайно ефективні інструменти, які дозволяють їм ефективно впроваджувати програми, які навчаються на даних. Тут ви знайдете розумні, інтуїтивно зрозумілі пояснення, а також багато практичних порад! Франсуа Шолле, творець інтерфейсу Keras. Це третє видання бестселера з машинного навчання. Книга адресована людям, які хочуть увійти у світ машинного навчання, маючи лише мінімальні навички програмування. Тут міститься мінімум теорії, а процес навчання полегшують численні приклади та вправи. Завдяки цьому ви отримаєте необхідні поняття та навчитеся використовувати готові продакшн-платформи Python: Scikit-Learn, Keras і TensorFlow. У цьому випуску демонструється різноманітність методів, від простої лінійної регресії до глибоких нейронних мереж. Ви швидко навчитесь створювати робочі інтелектуальні системи: використання моделей Scikit-Learn, TensorFlow і Keras: опорні векторні машини, дерева рішень, випадкові ліси та ансамблеві методи навчання: зменшення розмірності, кластерний аналіз, нейронні мережі виявлення аномалій: згорткові та рекурентні мережі, дифузійні моделі та трансформатори, навчання та реалізація нейронних мереж. Це чудовий вступ до теоретичних і практичних міркувань щодо вирішення проблем за допомогою нейронних мереж! Піт Ворден, мобільний лідер проекту Tensor Flow Створюйте та навчайте сучасні нейронні мережі!