Машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow
Товар
- 0 раз купили
- 5 оценка
- 1 осталось
- 9 отзывов
Доставка
Характеристики
Описание
Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn, Keras i TensorFlow
- Autor: Aurelien Geron
- Wydawnictwo: Helion
- Rok wydania: 2023
- Oprawa: miękka
- Liczba stron: 776
- Format: 16.5 x 23.5 cm
- Numer ISBN: 978-83-832-2423-7
- Kod paskowy (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.
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
Twórz i trenuj nowoczesne sieci neuronowe!
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.