Машинное обучение на C# Быстрое, умное и надежное.

Товар

2 492  ₽
Машинное обучение на C# Быстрое, умное и надежное.
  • 0 раз купили
  • 4.71  оценка
  • 1 осталось
  • 34 отзыва

Доставка

  • Почта России

    1276 ₽

  • Курьерская доставка EMS

    1597 ₽

Характеристики

Артикул
13868338958
Состояние
Новый
Język publikacji
polski
Waga produktu z opakowaniem jednostkowym
0.36 kg
Okładka
miękka
Nośnik
książka papierowa
Rok wydania
2019
Tytuł
Uczenie maszynowe w C#
Autor
Cole Matt R.
Wydawnictwo
Helion
Liczba stron
216
Seria
inna (Helion Gliwice)

Описание

Uczenie maszynowe w C#.Szybkie,sprytne i solidne aplikacje

Helion Gliwice

Uczenie maszynowe w C#.Szybkie,sprytne i solidne a

Ean:9788328352339

  • ISBN: 9788328352339
  • Autor: Cole M.R.
  • Oprawa: broszura
  • Rok wydania: 2019
  • Format: b5
  • Stron: 216

Uczenie maszynowe weszło już do kanonu technologii informatycznych. Praktyczne umiejętności w tej dziedzinie powinien posiadać każdy programista i analityk. Standardowo do rozwiązań związanych z machine learning stosuje się Pythona i opracowane dla niego biblioteki, niemniej równie skutecznie można do tego celu używać innych języków programowania. Trzeba jedynie dobrze zaznajomić się z wdrożeniami algorytmów uczenia maszynowego. Niezwykle ciekawym rozwiązaniem jest pisanie takich implementacji w C#. Przemawiają za tym nie tylko zalety samego języka, ale i to, że większość aplikacji dla profesjonalistów jest pisana w C# przy użyciu takich narzędzi jak Visual Studio, SQL Server, Unity czy Microsoft Azure.

Ta książka jest przeznaczona dla doświadczonych programistów C#, którzy chcą nauczyć się technik machine learning, deep learning i sztucznej inteligencji. Opisano tu dostępne narzędzia do uczenia maszynowego, dzięki którym można łatwo budować inteligentne aplikacje .NET wykorzystujące takie rozwiązania jak wykrywanie obrazów lub ruchu, wnioskowanie bayesowskie, głębokie uczenie i głęboka wiara. Omówiono zasady implementacji algorytmów uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego oraz ich zastosowanie w budowie modeli predykcji. Przedstawiono różne techniki, od prostej regresji liniowej, przez drzewa decyzyjne i SVM, po zaawansowane rozwiązania, takie jak sztuczne sieci neuronowe, autoenkodery lub uczenie ze wzmocnieniem.

Najciekawsze zagadnienia przedstawione w książce:

  • podstawy uczenia maszynowego
  • wykorzystywanie logiki rozmytej
  • mapy samoorganizujące się
  • framework Kelp.Net i jego integracja z systemem ReflectInsight
  • realia obliczeń kwantowych

Uczenie maszynowe - najlepiej z wydajnym C#!

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 4.71 / 5

34 отзыва

Russian English Polish