![Książki Marzeń](/upload/ksiazkimarzen/logos//nowelogostrona.png)
-
-
Koszyk jest pustySuma 0
-
Python. Uczenie maszynowe w przykładach. TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn wyd. 3
![Python. Uczenie maszynowe w przykładach. TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn wyd. 3 Python. Uczenie maszynowe w przykładach. TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn wyd. 3](/images/ksiazkimarzen/174000-175000/Python-Uczenie-maszynowe-w-przykladach-TensorFlow-2-PyTorch-i-scikit-learn-wyd-3_%5B174474%5D_480.jpg)
![Python. Uczenie maszynowe w przykładach. TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn wyd. 3 Python. Uczenie maszynowe w przykładach. TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn wyd. 3](/images/ksiazkimarzen/174000-175000/Python-Uczenie-maszynowe-w-przykladach-TensorFlow-2-PyTorch-i-scikit-learn-wyd-3_%5B174474%5D_480.jpg)
Symbol:
80.44
Program lojalnościowy dostępny jest tylko dla zalogowanych klientów.
Wysyłka w ciągu | 24 - 48 godzin |
Cena przesyłki | 15 |
Dostępność |
|
Kod kreskowy | |
ISBN | 978-83-283-8870-3 |
EAN | 9788328388703 |
Systemy oparte na uczeniu maszynowym są coraz bardziej wyrafinowane. Spośród wielu narzędzi służących do implementacji algorytmów uczenia maszynowego najpopularniejszy okazał się Python wraz z jego bibliotekami. Znajomość tych narzędzi umożliwia sprawne tworzenie systemów uczących się, jednak uzyskanie spektakularnych wyników wymaga doświadczenia i wprawy. Konieczne są więc ćwiczenia i praktyka w samodzielnym rozwiązywaniu problemów.
To trzecie wydanie popularnego podręcznika, który ułatwi Ci zdobycie praktycznej wiedzy o uczeniu maszynowym w Pythonie. Zapoznasz się z różnymi technikami implementacji algorytmów uczenia maszynowego. Przeanalizujesz rzeczywiste przykłady techniki eksploracyjnej analizy danych, inżynierii cech, klasyfikacji danych, regresji, klastrowania i przetwarzania języka naturalnego. To wydanie uzupełniono o najnowsze zagadnienia ważne dla biznesu, takie jak tworzenie systemu rekomendacji, rozpoznawanie twarzy, prognozowanie cen akcji, klasyfikowanie zdjęć, prognozowanie sekwencji danych i zastosowanie uczenia przez wzmacnianie w podejmowaniu decyzji. Dzięki książce poznasz omawiane zagadnienia od strony praktycznej i zdobędziesz wiedzę potrzebną do skutecznego rozwiązywania problemów z systemami uczącymi się.
To trzecie wydanie popularnego podręcznika, który ułatwi Ci zdobycie praktycznej wiedzy o uczeniu maszynowym w Pythonie. Zapoznasz się z różnymi technikami implementacji algorytmów uczenia maszynowego. Przeanalizujesz rzeczywiste przykłady techniki eksploracyjnej analizy danych, inżynierii cech, klasyfikacji danych, regresji, klastrowania i przetwarzania języka naturalnego. To wydanie uzupełniono o najnowsze zagadnienia ważne dla biznesu, takie jak tworzenie systemu rekomendacji, rozpoznawanie twarzy, prognozowanie cen akcji, klasyfikowanie zdjęć, prognozowanie sekwencji danych i zastosowanie uczenia przez wzmacnianie w podejmowaniu decyzji. Dzięki książce poznasz omawiane zagadnienia od strony praktycznej i zdobędziesz wiedzę potrzebną do skutecznego rozwiązywania problemów z systemami uczącymi się.
Nie ma jeszcze komentarzy ani ocen dla tego produktu.
- Producenci