Pojęcia, techniki i narzędzia służące do tworzenia systemów inteligentnych
Głębokie sieci neuronowe posiadają niesamowity potencjał. Osiągnięcia ostatnich lat nadały procesom uczenia głębokiego zupełnie nową jakość. Aktualnie nawet programiści niezaznajomieni z tą technologią mogą korzystać z prostych i sprawnych narzędzi, zezwalających na produktywne implementowanie programów uczących się z danych.
wynajdziesz tu rozsądne, instynktowne objaśnienia i sporo poręcznych 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 śladowe umiejętności programistyczne. Zawarto tu minimum teorii, a cykl nauki upraszczają 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 rozmaite techniki, od prostej regresji liniowej aż po głębokie sieci neuronowe. Ekspresowo nauczysz się kreować 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 rozmiarowości, analiza skupień, wykrywanie anomalii
- sieci neuronowe: sieci splotowe, rekurencyjne, modele dyfuzyjne i transformatory
- trenowanie i implementacje sieci neuronowych
To doskonałe wprowadzenie do teoretycznych i poręcznych rozważań na temat rozwiązywania problemów przy pomocy sieci neuronowych!
Pete Warden, mobile lead projektu Tensor Flow
Twórz i trenuj postępowe sieci neuronowe!
Tytuł Uczenie maszynowe z zastosowaniem Scikit-Learn w.3 Autor Aurlien Gron Wydawnictwo Helion EAN 9788383224237 ISBN 9788383224237 Kategoria Literatura, Informatyka ilość stron 776 Format 235x165 mm Rok wydania 2023 Oprawa broszurowa
Opinie i recenzje użytkowników
Dodaj opinie lub recenzję dla Uczenie maszynowe z użyciem scikit-learn w.3. Twój komentarz zostanie wyświetlony po moderacji.