Wczytuję dane...
Zasoby dotyczące bezpieczeństwa i produktów
X
  • Załączniki bezpieczeństwa
    Załczniki do produktu
    Załączniki dotyczące bezpieczeństwa produktu zawierają informacje o opakowaniu produktu i mogą dostarczać kluczowych informacji dotyczących bezpieczeństwa konkretnego produktu
  • Informacje o producencie
    Informacje o producencie
    Informacje dotyczące produktu obejmują adres i powiązane dane producenta produktu.
    promise
  • Osoba odpowiedzialna w UE
    Osoba odpowiedzialna w UE
    Podmiot gospodarczy z siedzibą w UE zapewniający zgodność produktu z wymaganymi przepisami.
Kod EAN: 9788375414264
Waga produktu: 0.585 kg
Realizacja zamówienia: 3 dni
EAN: 9788375414264
Wysyłka od: 12.99 PLN
Wydawnictwo: promise
KUP TERAZ!
Wielu ekspertów branżowych uważa uczenie nienadzorowane za kolejną granicę w dziedzinie sztucznej inteligencji, która może stanowić klucz do pełnej sztucznej inteligencji. Ponieważ większość danych na świecie jest nieoznakowana, nie można do nich zastosować konwencjonalnego uczenia nadzorowanego. Z kolei uczenie nienadzorowane może być stosowane wobec nieoznakowanych zbiorów danych w celu odkrycia istotnych wzorców ukrytych głęboko w tych danych, które dla człowieka mogą być niemal niemożliwe do odkrycia.
Autor Ankur Patel pokazuje, jak stosować uczenie nienadzorowane przy wykorzystaniu dwóch prostych platform dla języka Python: Scikit-learn oraz TensorFlow (wraz z Keras). Dzięki dołączonemu kodowi i praktycznym przykładom analitycy danych będą mogli identyfikować trudne do znalezienia wzorce w danych i odkrywać dogłębne zależności biznesowe, wykrywać anomalie, przeprowadzać automatyczną selekcję zmiennych i generować syntetyczne zbiory danych. Wystarczy znajomość programowania i nieco doświadczenia w uczeniu maszynowym, aby zająć się:
• Porównywaniem mocnych i słabych stron różnych podejść do uczenia maszynowego: uczenia nadzorowanego, nienadzorowanego i wzmacnianego.
• Przygotowywaniem i zarządzaniem projektami uczenia maszynowego.
• Budowaniem systemu wykrywania anomalii w celu wychwycenia oszustwa dotyczącego kard kredytowych.
• Rozdzielaniem użytkowników na wydzielone i jednorodne grupy.
• Przeprowadzaniem uczenia pół-nadzorowanego.
• Opracowywaniem systemów polecania filmów z użyciem ograniczonych automatów Boltzmanna.
• Generowaniem syntetycznych obrazów przy użyciu generujących sieci antagonistycznych.
„Badacze, inżynierowie i studenci docenią tę książkę pełną praktycznych technik uczenia nienadzorowanego, napisaną prostym językiem z nieskomplikowanymi przykładami w języku Python, które można szybko i skutecznie implementować.”
–Sarah Nagy
Główny analityk danych w firmie Edison
Ankur A. Patel jest wiceprezesem ds. informatyki analitycznej w firmie 7Park Data, wspieranej przez firmę inwestycyjną Vista Equity Partners. W firmie 7Park Data, Ankur i jego zespół analizy danych wykorzystują dane alternatywne do opracowywania produktów związanych z danymi dla funduszy hedgingowych i korporacji oraz rozwijają usługi uczenia maszynowego dla klientów firmowych.

Szczegóły produktu

  • Autor: 

    Patel Ankur A.

  • Format: 

    17.0x23.0cm

  • ISBN: 

    9788375414264

  • Objętość: 

    362

  • Oprawa: 

    Miękka

  • Rok wydania: 

    2022

  • Tematyka: 

    Informatyka

Polecamy także