Machine learning, Python i data science
305 Kč 405 Kč
Uczenie maszynowe kojarzy się z dużymi firmami i rozbudowanymi zespołami. Prawda jest taka, że obecnie można samodzielnie budować zaawansowane rozwiązania uczenia maszynowego i korzystać do woli z olbrzymich zasobów dostępnych danych. Trzeba tylko mieć pomysł i... trochę podstawowej wiedzy. Tymczasem większość opracowań na temat uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji wymaga biegłości w zaawansowanej matematyce. Utrudnia to naukę tego zagadnienia, mimo że uczenie maszynowe jest coraz powszechniej stosowane w projektach badawczych i komercyjnych.
Ta praktyczna książka ułatwi Ci rozpoczęcie wdrażania rozwiązań rzeczywistych problemów związanych z uczeniem maszynowym. Zawiera przystępne wprowadzenie do uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, a także sposoby wykorzystania Pythona i biblioteki scikit-learn, uwzględniające potrzeby badaczy i analityków danych oraz inżynierów pracujących nad aplikacjami komercyjnymi. Zagadnienia matematyczne ograniczono tu do niezbędnego minimum, zamiast tego skoncentrowano się na praktycznych aspektach algorytmów uczenia maszynowego. Dokładnie opisano, jak konkretnie można skorzystać z szerokiej gamy modeli zaimplementowanych w dostępnych bibliotekach.
W książce między innymi:
- podstawowe informacje o uczeniu maszynowym
- najważniejsze algorytmy uczenia maszynowego
- przetwarzanie danych w uczeniu maszynowym
- ocena modelu i dostrajanie parametrów
- łańcuchy modeli i hermetyzacja przepływu pracy
- przetwarzanie danych tekstowych
| Autor: | Andreas C. MUller, Sarah Guido |
| Nakladatel: | Helion |
| ISBN: | 9788328374089 |
| Rok vydání: | 2021 |
| Jazyk : | Polština |
| Vazba: | Měkká |
| Počet stran: | 320 |
-
MacPodręcznik Edycja OS X Yosemite
Piotr Wróblewski
-
Programowanie w JavaScript. Rusz głową!
Freeman Eric T., Robson Elisabeth
-
Wpływowy menedżer
Wilmanowicz Ewa
-
Zaczynaj od DLACZEGO
Sinek, Simon
-
Naucz mnie jak radzić sobie z emocjam...
Sylwia Sitkowska
-
Python Automatyzacja zadań. Jak efekt...
Buelta Jaime
-
Projekt doskonały.
TOM GREEVER
-
Warsztat hakera
Hickey, Matthew; Arcuri, Jennifer
-
Projekt Feniks.
Kim, Gene
-
Autodesk Inventor 2022 PL / 2022+ / F...
Jaskulski Andrzej
-
Linux. Biblia
Christopher Negus
-
Python dla testera
Piotr Wróblewski
-
Drupal 7. Wprowadzenie
Robert J. Townsend, Stephanie Pakrul
-
Jesteś prawdziwym przyjacielem Pinku!
Młodnicka-Korna Urszula
-
Elektronika Leksykon kieszonkowy
Wrotek Witold
-
ASP.NET MVC. Kompletny przewodnik dla...
Latham-Koenig Christina
