Машинное обучение на Python. Рецепты.

Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od

Tytuł oryginału: Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od

Autorzy: Kyle Gallatin, Chris Albon

Wydawca: Helion

Rok wydania: 2024

Tłumaczenie: Robert Górczyński

ISBN: 9788328908116

Format: 165x235

Oprawa: miękka

Stron: 398

Książka jest nowa

89,00 zł ---> 55,55 zł

W ciągu ostatnich lat techniki uczenia maszynowego rozwijały się z niezwykłą dynamiką, rewolucjonizując pracę w różnych branżach. Obecnie do uczenia maszynowego najczęściej używa się Pythona i jego bibliotek. Znajomość najnowszych wydań tych narzędzi umożliwia efektywne tworzenie wyrafinowanych systemów uczących się.

Oto zaktualizowane wydanie popularnego przewodnika, dzięki któremu skorzystasz z ponad dwustu sprawdzonych receptur bazujących na najnowszych wydaniach bibliotek Pythona. Wystarczy, że skopiujesz i dostosujesz kod do swoich potrzeb. Możesz też go uruchamiać i testować za pomocą przykładowego zbioru danych. W książce znajdziesz receptury przydatne do rozwiązywania szerokiego spektrum problemów, od przygotowania i wczytania danych aż po trenowanie modeli i korzystanie z sieci neuronowych. W ten sposób wyjdziesz poza rozważania teoretyczne czy też matematyczne koncepcje i zaczniesz tworzyć aplikacje korzystające z uczenia maszynowego.

Poznaj receptury dotyczące:

• pracy z danymi w wielu formatach, z bazami i magazynami danych
• redukcji wymiarowości, jak również oceny i wyboru modelu
• regresji liniowej i logistycznej, drzew i lasów, a także k-najbliższych sąsiadów
• maszyn wektorów nośnych (SVM), naiwnej klasyfikacji bayesowskiej i klasteryzacji
• udostępniania wytrenowanych modeli za pomocą wielu frameworków

Długo szukałam książki, która spójnie przedstawiałaby algorytm ANN, hiperpłaszczyzny i wybór cech za pomocą losowego lasu. I wtedy pojawiła się ta pozycja!