16 szt.
Encyklopedia elementów elektronicznych Tom 3
47,62
PLN
Cena rynkowa: 69.00 PLN
X
-
Załączniki bezpieczeństwa
Załczniki do produktuZałączniki dotyczące bezpieczeństwa produktu zawierają informacje o opakowaniu produktu i mogą dostarczać kluczowych informacji dotyczących bezpieczeństwa konkretnego produktu
-
Informacje o producencie
Informacje o producencieInformacje dotyczące produktu obejmują adres i powiązane dane producenta produktu.helion
-
Osoba odpowiedzialna w UE
Osoba odpowiedzialna w UEPodmiot gospodarczy z siedzibą w UE zapewniający zgodność produktu z wymaganymi przepisami.
Opanuj podstawy uczenia maszynowego
Od mniej więcej piętnastu lat jesteśmy świadkami rewolucji w nauczaniu maszynowym na niesamowitą skalę. Rewolucji tej sprzyja intensywny rozwój głębokich sieci neuronowych oraz niezbędnego do tego sprzętu obliczeniowego, takiego jak karty graficzne. "Deep learning", "machine learning" - te słowa klucze rozpalają wyobraźnię programistów, innowatorów i przedstawicieli przemysłu na całym świecie.
Także studentów kierunków politechnicznych. Na świecie wydaje się sporo literatury poświęconej tym zagadnieniom, w Polsce niestety mamy pod tym względem deficyt.
Niniejszy podręcznik, pomyślany jako wprowadzenie do tematu uczenia głębokiego, ma z założenia uzupełnić tę lukę. W związku z tym opracowany został w sposób umożliwiający zrozumienie zawartych w nim treści także osobom, które nie zetknęły się dotąd nawet z klasycznymi metodami nauczania maszynowego.
Stąd sporo miejsca autorzy poświęcają podstawowym konceptom klastrowania, klasyfikacji oraz regresji. Druga połowa książki przybliża głębokie odpowiedniki modeli klasycznych - z naciskiem na objaśnienie podstawowych pojęć i ich intuicji.
Ponieważ dla pełnego zrozumienia modeli niezbędne jest ich zaimplementowanie, integralną część książki stanowi kod, dostępny dla czytelnika na platformie GITHUB.
Od mniej więcej piętnastu lat jesteśmy świadkami rewolucji w nauczaniu maszynowym na niesamowitą skalę. Rewolucji tej sprzyja intensywny rozwój głębokich sieci neuronowych oraz niezbędnego do tego sprzętu obliczeniowego, takiego jak karty graficzne. "Deep learning", "machine learning" - te słowa klucze rozpalają wyobraźnię programistów, innowatorów i przedstawicieli przemysłu na całym świecie.
Także studentów kierunków politechnicznych. Na świecie wydaje się sporo literatury poświęconej tym zagadnieniom, w Polsce niestety mamy pod tym względem deficyt.
Niniejszy podręcznik, pomyślany jako wprowadzenie do tematu uczenia głębokiego, ma z założenia uzupełnić tę lukę. W związku z tym opracowany został w sposób umożliwiający zrozumienie zawartych w nim treści także osobom, które nie zetknęły się dotąd nawet z klasycznymi metodami nauczania maszynowego.
Stąd sporo miejsca autorzy poświęcają podstawowym konceptom klastrowania, klasyfikacji oraz regresji. Druga połowa książki przybliża głębokie odpowiedniki modeli klasycznych - z naciskiem na objaśnienie podstawowych pojęć i ich intuicji.
Ponieważ dla pełnego zrozumienia modeli niezbędne jest ich zaimplementowanie, integralną część książki stanowi kod, dostępny dla czytelnika na platformie GITHUB.
Szczegóły produktu
-
Autor:
Tabor Jacek, Śmieja Marek, Struski Łukasz, Spurek Przemysław, Wołczyk Maciej
-
Format:
16.0x23.5cm
-
ISBN:
9788328385412
-
Objętość:
184
-
Oprawa:
Miękka
-
Rok wydania:
2022
-
Tematyka:
Informatyka
Polecamy także
Tworzenie mikrofrontendów.
54,52
PLN
Cena rynkowa: 79.00 PLN
Zrównoważony kod
68,32
PLN
Cena rynkowa: 99.00 PLN
Elektronika dla informatyków i studentów kierunków nieelektrycznych
54,52
PLN
Cena rynkowa: 79.00 PLN
C# 9.0 w pigułce
123,52
PLN
Cena rynkowa: 179.00 PLN
Aktywne wykrywanie zagrożeń w systemach IT w praktyce
61,41
PLN
Cena rynkowa: 89.00 PLN
Wstęp do analizy matematycznej, algebry i równań różniczkowych. Zadania dla studentów i kandydatów na studia
20,63
PLN
Cena rynkowa: 29.90 PLN
Start a Fire Runda pierwsza
30,63
PLN
Cena rynkowa: 49.90 PLN
Domowe lekcje matematyki. Klasy 7 i 8
27,53
PLN
Cena rynkowa: 39.90 PLN
Zaawansowana analiza danych
41,33
PLN
Cena rynkowa: 59.90 PLN