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.
    helion
  • Osoba odpowiedzialna w UE
    Osoba odpowiedzialna w UE
    Podmiot gospodarczy z siedzibą w UE zapewniający zgodność produktu z wymaganymi przepisami.
Kod EAN: 9788328364257
Waga produktu: 0.768 kg
Realizacja zamówienia: 3 dni
EAN: 9788328364257
Wysyłka od: 12.99 PLN
Wydawnictwo: helion
KUP TERAZ!
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe rozwijają się z niezwykłą dynamiką i znajdują coraz więcej różnorodnych zastosowań w niemal wszystkich branżach. Ten spektakularny postęp jest silnie związany z osiągnięciami w świecie sprzętu i oprogramowania. Obecnie do uczenia maszynowego używa się wielu języków programowania, takich jak R, C, C++, Fortran i Go, jednak najpopularniejszym wyborem okazał się Python wraz z jego specjalistycznymi bibliotekami. Znajomość tych bibliotek i narzędzi umożliwia tworzenie systemów uczących się nawet tym osobom, które nie dysponują głęboką wiedzą z dziedziny matematyki.

Ta książka jest przeznaczona dla każdego, kto choć trochę zna Pythona i chce nauczyć się uczenia maszynowego. Zagadnienia matematyczne zostały tu zaprezentowane w minimalnym stopniu, za to więcej uwagi poświęcono koncepcjom, na których oparto najważniejsze i najczęściej używane narzędzia oraz techniki uczenia maszynowego. Następnie pokazano praktyczne zasady implementacji uczenia maszynowego z wykorzystaniem najdoskonalszych bibliotek i narzędzi Pythona. Opisano używane dziś komponenty systemów uczących się, w tym techniki klasyfikacji i regresji, a także inżynierię cech, która pozwala przekształcać dane na użyteczną postać. Przeanalizowano liczne algorytmy i najczęściej stosowane techniki uczenia maszynowego. Pokrótce przedstawiono modele grafowe i sieci neuronowe, w tym sieci głębokie, jak również połączenie tych technik z bardziej zaawansowanymi metodami, przydatnymi choćby w pracy na danych graficznych i tekstowych.

W książce między innymi:

algorytmy i modele uczenia maszynowego
zasady oceny skuteczności systemów uczących
techniki przekształcania danych
techniki uczenia maszynowego do obrazu i tekstu
sieci neuronowe i modele grafowe
biblioteka scikit-learn i inne narzędzia Pythona
Uczenie maszynowe z Pythonem: od dziś dla każdego!
O autorze
Dr Mark Fenner - uczy dorosłych informatyki i matematyki. Prowadził badania w dziedzinach uczenia maszynowego, bioinformatyki i bezpieczeństwa systemów komputerowych. Zajmował się też analizą bezpieczeństwa repozytoriów oprogramowania, probabilistycznym modelowaniem białek oraz analizą i wizualizacją danych pochodzących z badań ekologicznych i mikroskopowych. Mieszka z rodziną w południowo-wschodniej Pensylwanii.

Szczegóły produktu

  • Autor: 

    Fenner Mark

  • Format: 

    16.6x23.5cm

  • ISBN: 

    9788328364257

  • Objętość: 

    542

  • Oprawa: 

    Miękka

  • Rok wydania: 

    2020

  • Tematyka: 

    Informatyka

Polecamy także