Uczenie maszynowe w Pythonie.
W magazynie
Liczba stron
398
Język wydania
polski
Wydawnictwo
Helion
Rok wydania
2024
Opis
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
Autor | Gallatin Kyle, Albon Chris |
---|---|
Wydawnictwo | Helion |
Rok wydania | 2024 |
Język wydania | polski |
Oprawa | Miękka |
Liczba stron | 398 |
Numer ISBN | 9788328908116 |
Kod paskowy (EAN) | 9788328908116 |
Wydanie | 2 |
Podtytuł | Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. |
Tłumaczenie | Górczyński Robert |
Opinie klientów