Практическое обучение без присмотра с использованием

Товар

2 828  ₽
Практическое обучение без присмотра с использованием

Доставка

  • Почта России

    от 990 ₽

  • Курьерская доставка EMS

    от 1290 ₽

Характеристики

Артикул
12685048319
Состояние
Новый
Autor
Ankur A. Patel
Tytuł
Praktyczne uczenie nienadzorowane przy użyciu języka Python
Nośnik
książka papierowa
Okładka
miękka
Tematyka
Python
Rok wydania
2020
Wydawnictwo
APN Promise
Liczba stron
362
Numer wydania
1
Język publikacji
polski
Wysokość produktu
23 cm
Szerokość produktu
17 cm

Описание

Praktyczne uczenie nienadzorowane przy użyciu

Praktyczne uczenie nienadzorowane przy użyciu języka Python

Autor: Ankur A. Patel

EAN: 9788375414264

Typ publikacji: książka

Strony: 362

Oprawa: broszurowa

Wydawca: APN Promise

SID: 2848866

Praktyczne uczenie nienadzorowane przy użyciu języka Python

Jak budować użytkowe rozwiązania uczenia maszynowego na podstawie nieoznakowanych danych.Wielu ekspertów branżowych uważa uczenie nienadzorowane za kolejną granicę w dziedzinie sztucznej inteligencji, która może stanowić klucz do pełnej sztucznej inteligencji. Ponieważ większość danych na świecie jest nieoznakowana, nie można do nich zastosować konwencjonalnego uczenia nadzorowanego. Z kolei uczenie nienadzorowane może być stosowane wobec nieoznakowanych zbiorów danych w celu odkrycia istotnych wzorców ukrytych głęboko w tych danych, które dla człowieka mogą być niemal niemożliwe do odkrycia.Autor Ankur Patel pokazuje, jak stosować uczenie nienadzorowane przy wykorzystaniu dwóch prostych platform dla języka Python: Scikit-learn oraz TensorFlow (wraz z Keras). Dzięki dołączonemu kodowi i praktycznym przykładom analitycy danych będą mogli identyfikować trudne do znalezienia wzorce w danych i odkrywać dogłębne zależności biznesowe, wykrywać anomalie, przeprowadzać automatyczną selekcję zmiennych i generować syntetyczne zbiory danych. Wystarczy znajomość programowania i nieco doświadczenia w uczeniu maszynowym, aby zająć się:Porównywaniem mocnych i słabych stron różnych podejść do uczenia maszynowego: uczenia nadzorowanego, nienadzorowanego i wzmacnianego.Przygotowywaniem i zarządzaniem projektami uczenia maszynowego.Budowaniem systemu wykrywania anomalii w celu wychwycenia oszustwa dotyczącego kard kredytowych.Rozdzielaniem użytkowników na wydzielone i jednorodne grupy.Przeprowadzaniem uczenia pół-nadzorowanego.Opracowywaniem systemów polecania filmów z użyciem ograniczonych automatów Boltzmanna.Generowaniem syntetycznych obrazów przy użyciu generujących sieci antagonistycznych.Badacze, inżynierowie i studenci docenią tę książkę pełną praktycznych technik uczenia nienadzorowanego, napisaną prostym językiem z nieskomplikowanymi przykładami w języku Python, które można szybko i skutecznie implementować.Sarah NagyGłówny analityk danych w firmie EdisonAnkur A. Patel jest wiceprezesem ds. informatyki analitycznej w firmie 7Park Data, wspieranej przez firmę inwestycyjną Vista Equity Partners. W firmie 7Park Data, Ankur i jego zespół analizy danych wykorzystują dane alternatywne do opracowywania produktów związanych z danymi dla funduszy hedgingowych i korporacji oraz rozwijają usługi uczenia maszynowego dla klientów firmowych.

Гарантии

  • Гарантии

    Мы работаем по договору оферты и предоставляем все необходимые документы.

  • Лёгкий возврат

    Если товар не подошёл или не соответсвует описанию, мы поможем вернуть его.

  • Безопасная оплата

    Банковской картой, электронными деньгами, наличными в офисе или на расчётный счёт.

Отзывы о товаре

Рейтинг товара 5 / 5

14 отзывов

Russian English Polish