Машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и

Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn, Keras i

• Autor: Aurélien Géron
• Dostawca: Azymut
• liczba stron: 776
• format: 16.5x23.5cm
• język wydania: polski
• data wydania: 06-07-2023
• typ oprawy: oprawa miękka
• rok wydania: 2023

Wydawca: Helion

EAN: 9788383224237

Pojęcia, techniki i narzędzia służące do tworzenia systemów inteligentnych Głębokie sieci neuronowe mają niesamowity potencjał. Osiągnięcia ostatnich lat nadały procesom uczenia głębokiego zupełnie nową jakość. Obecnie nawet programiści niezaznajomieni z tą technologią mogą korzystać z prostych i niezwykle skutecznych narzędzi, pozwalających na sprawne implementowanie programów uczących się z danych. Znajdziesz tu rozsądne, intuicyjne objaśnienia, a także mnóstwo praktycznych porad! Francois Chollet, twórca interfejsu Keras To trzecie wydanie bestsellerowego przewodnika po uczeniu maszynowym. Książka jest adresowana do osób, które chcą wejść w świat uczenia maszynowego ? przy czym wystarczą do tego minimalne umiejętności programistyczne. Zawarto tu minimum teorii, a proces nauki ułatwiają liczne przykłady i ćwiczenia. Dzięki temu przyswoisz niezbędne pojęcia i nauczysz się korzystać z gotowych platform produkcyjnych Pythona: Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. W tym wydaniu pokazano różnorodne techniki, od prostej regresji liniowej aż po głębokie sieci neuronowe. Szybko nauczysz się tworzyć działające systemy inteligentne! W książce między innymi: * korzystanie ze Scikit-Learn, z TensorFlow i Keras * modele: maszyny wektorów nośnych, drzewa decyzyjne, lasy losowe i metody zespołowe * uczenie nienadzorowane: redukcja wymiarowości, analiza skupień, wykrywanie anomalii * sieci neuronowe: sieci splotowe, rekurencyjne, modele dyfuzyjne i transformatory * trenowanie i implementacje sieci neuronowych To znakomite wprowadzenie do teoretycznych i praktycznych rozważań na temat rozwiązywania problemów za pomocą sieci neuronowych! Pete Warden, mobile lead projektu Tensor Flow Twórz i trenuj nowoczesne sieci neuronowe!