"Systemy oparte na uczeniu maszynowym są coraz bardziej wyrafinowane. Spomiędzy wielu narzędzi służących do implementacji algorytmów uczenia maszynowego najpopularniejszy okazał się Python wraz z jego bibliotekami. Znajomość tych narzędzi umożliwia produktywne tworzenie systemów uczących się, jednak uzyskanie atrakcyjnych wyników wymaga doświadczenia i wprawy. Potrzebne są więc ćwiczenia i praktyka w samodzielnym rozwiązywaniu problemów.
To trzecie wydanie lubianego podręcznika, który ułatwi Ci zdobycie funkcjonalnej wiedzy o uczeniu maszynowym w Pythonie. Zapoznasz się z rozmaitymi technikami implementacji algorytmów uczenia maszynowego. Przeanalizujesz rzeczywiste przykłady techniki eksploracyjnej analizy informacji, 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 fotografii, prognozowanie sekwencji danych i wykorzystanie uczenia poprzez wzmacnianie w podejmowaniu decyzji. Dzięki książce poznasz omawiane zagadnienia od strony funkcjonalnej i zdobędziesz wiedzę potrzebną do sprawnego rozwiązywania problemów z systemami uczącymi się.
W książce pomiędzy innymi:
gruntowne podstawy uczenia maszynowego i nauki o danych
techniki eksploracji i analizy informacji za pomocą kodu Pythona
trenowanie modeli za pomocą Apache Spark
przetwarzanie języka naturalnego przy użyciu bibliotek Pythona
praktyczne wdrażanie modeli i algorytmów uczenia maszynowego
korzystanie z bibliotek Pythona: TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn
Wypróbuj najkorzystniejsze praktyki uczenia maszynowego z Pythonem!
Yuxi (Hayden) Liu rozwija modele uczenia maszynowego w Google. Wcześniej pracował naukowo nad wykorzystaniami uczenia maszynowego w takich dziedzinach jak reklama internetowa i cyberbezpieczeństwo. Jest entuzjastą edukacji i autorem wielu książek o uczeniu maszynowym. Pierwsze wydanie tego podręcznika zajmowało wiodącą pozycję w rankingu Amazona w latach 2017 i 2018."
To trzecie wydanie lubianego podręcznika, który ułatwi Ci zdobycie funkcjonalnej wiedzy o uczeniu maszynowym w Pythonie. Zapoznasz się z rozmaitymi technikami implementacji algorytmów uczenia maszynowego. Przeanalizujesz rzeczywiste przykłady techniki eksploracyjnej analizy informacji, 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 fotografii, prognozowanie sekwencji danych i wykorzystanie uczenia poprzez wzmacnianie w podejmowaniu decyzji. Dzięki książce poznasz omawiane zagadnienia od strony funkcjonalnej i zdobędziesz wiedzę potrzebną do sprawnego rozwiązywania problemów z systemami uczącymi się.
W książce pomiędzy innymi:
gruntowne podstawy uczenia maszynowego i nauki o danych
techniki eksploracji i analizy informacji za pomocą kodu Pythona
trenowanie modeli za pomocą Apache Spark
przetwarzanie języka naturalnego przy użyciu bibliotek Pythona
praktyczne wdrażanie modeli i algorytmów uczenia maszynowego
korzystanie z bibliotek Pythona: TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn
Wypróbuj najkorzystniejsze praktyki uczenia maszynowego z Pythonem!
Yuxi (Hayden) Liu rozwija modele uczenia maszynowego w Google. Wcześniej pracował naukowo nad wykorzystaniami uczenia maszynowego w takich dziedzinach jak reklama internetowa i cyberbezpieczeństwo. Jest entuzjastą edukacji i autorem wielu książek o uczeniu maszynowym. Pierwsze wydanie tego podręcznika zajmowało wiodącą pozycję w rankingu Amazona w latach 2017 i 2018."
