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: 9788328933255
Waga produktu: 0.936 kg
Realizacja zamówienia: 3 dni
EAN: 9788328933255
Wysyłka od: 14.99 PLN
Wydawnictwo: helion
KUP TERAZ!
Uczenie maszynowe jest powszechnie stosowane w aplikacjach, jednak szczegóły związane z aspektami teoretycznymi bywają zaniedbywane. Często wynika to z braku swobody w posługiwaniu się matematyką. Tymczasem bez solidnych podstaw w tym zakresie nie można mówić o profesjonalnym podejściu do uczenia maszynowego.

Dzięki tej książce poznasz najważniejsze dziedziny matematyki algebrę liniową, rachunek różniczkowy i całkowy, a także teorię prawdopodobieństwa niezbędne do opanowania zaawansowanych koncepcji w uczeniu maszynowym. Poszczególne zagadnienia przedstawiono z wyjątkową przejrzystością i w uporządkowany sposób. W książce powiązano teorię z praktyką: koncepcje matematyczne zostały bezpośrednio zastosowane w przykładach z zakresu uczenia maszynowego, zaimplementowanych w Pythonie. Wiedza uzyskana w toku lektury będzie przydatna na przykład w trenowaniu modeli uczenia maszynowego metodą spadku gradientu czy w pracy z wektorami, macierzami i tablicami wielowymiarowymi.


Autor: Tivadar Danka
Data premiery: 2026-04-01
Strony: 592
Rodzaj: Książki
Okładka: Miękka
Format: 235x165x30
Polecamy także