Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. Wydanie II
Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu.
-
Autor: Kyle Gallatin Chris Albon
- ISBN: 9788328908116
- EAN: 9788328908116
- Oprawa: Miękka
- Wydawca: Helion
- Format: 16.5x23.5cm
- Język: polski
- Seria: RECEPTURY
- Liczba stron: 398
- Rok wydania: 2024
- Wysyłamy w ciągu: 48h
-
Brak ocen
-
54,01złCena detaliczna: 89,00 złNajniższa cena z ostatnich 30 dni: 54,01 zł
x
W ciągu ostatnich lat techniki uczenia maszynowego rozwijały się z niezwykłą dynamiką, rewolucjonizując pracę w różnych branżach. Obecnie do uczenia maszynowego najczęściej używa się Pythona i jego bibliotek. Znajomość najnowszych wydań tych narzędzi umożliwia efektywne tworzenie wyrafinowanych systemów uczących się.
Oto zaktualizowane wydanie popularnego przewodnika, dzięki któremu skorzystasz z ponad dwustu sprawdzonych receptur bazujących na najnowszych wydaniach bibliotek Pythona. Wystarczy, że skopiujesz i dostosujesz kod do swoich potrzeb. Możesz też go uruchamiać i testować za pomocą przykładowego zbioru danych. W książce znajdziesz receptury przydatne do rozwiązywania szerokiego spektrum problemów, od przygotowania i wczytania danych aż po trenowanie modeli i korzystanie z sieci neuronowych. W ten sposób wyjdziesz poza rozważania teoretyczne czy też matematyczne koncepcje i zaczniesz tworzyć aplikacje korzystające z uczenia maszynowego.
Poznaj receptury dotyczące:
* pracy z danymi w wielu formatach, z bazami i magazynami danych
* redukcji wymiarowości, jak również oceny i wyboru modelu
* regresji liniowej i logistycznej, drzew i lasów, a także k-najbliższych sąsiadów
* maszyn wektorów nośnych (SVM), naiwnej klasyfikacji bayesowskiej i klasteryzacji
* udostępniania wytrenowanych modeli za pomocą wielu frameworków
Długo szukałam książki, która spójnie przedstawiałaby algorytm ANN, hiperpłaszczyzny i wybór cech za pomocą losowego lasu. I wtedy pojawiła się ta pozycja!
Vicki Boykis, inżynier uczenia maszynowego w Duo
