KSIĄŻKI
ZABAWKI
ART. PAP
GRY
MULTIMEDIA
PROMOCJE
ZDROWIE
DOM I OGRÓD
LEGO
Okładka książki Praktyczne uczenie nienadzorowane przy użyciu języka Python

Praktyczne uczenie nienadzorowane przy użyciu języka Python

Wydawca: Promise
ISBN: 9788375414264
EAN: 9788375414264
oprawa: oprawa: broszurowa
podtytuł: Jak budować użytkowe rozwiązania uczenia maszynowego na podstawie nieoznakowanych danych
format: 17x23 cm
język: polski
liczba stron: 362
rok wydania: 2020
(0) Sprawdź recenzje

Opis

Jak budować użytkowe rozwiązania uczenia maszynowego na podstawie nieoznakowanych danych.
Wielu ekspertów branżowych uważa uczenie nienadzorowane za kolejną granicę w dziedzinie sztucznej inteligencji, która może stanowić klucz do pełnej sztucznej inteligencji. Ponieważ większość danych na świecie jest nieoznakowana, nie można do nich zastosować konwencjonalnego uczenia nadzorowanego. Z kolei uczenie nienadzorowane może być stosowane wobec nieoznakowanych zbiorów danych w celu odkrycia istotnych wzorców ukrytych głęboko w tych danych, które dla człowieka mogą być niemal niemożliwe do odkrycia.
Autor Ankur Patel pokazuje, jak stosować uczenie nienadzorowane przy wykorzystaniu dwóch prostych platform dla języka Python: Scikit-learn oraz TensorFlow (wraz z Keras). Dzięki dołączonemu kodowi i praktycznym przykładom analitycy danych będą mogli identyfikować trudne do znalezienia wzorce w danych i odkrywać dogłębne zależności biznesowe, wykrywać anomalie, przeprowadzać automatyczną selekcję zmiennych i generować syntetyczne zbiory danych. Wystarczy znajomość programowania i nieco doświadczenia w uczeniu maszynowym, aby zająć się:
Porównywaniem mocnych i słabych stron różnych podejść do uczenia maszynowego: uczenia nadzorowanego, nienadzorowanego i wzmacnianego.
Przygotowywaniem i zarządzaniem projektami uczenia maszynowego.
Budowaniem systemu wykrywania anomalii w celu wychwycenia oszustwa dotyczącego kard kredytowych.
Rozdzielaniem użytkowników na wydzielone i jednorodne grupy.
Przeprowadzaniem uczenia pół-nadzorowanego.
Opracowywaniem systemów polecania filmów z użyciem ograniczonych automatów Boltzmanna.
Generowaniem syntetycznych obrazów przy użyciu generujących sieci antagonistycznych.
Badacze, inżynierowie i studenci docenią tę książkę pełną praktycznych technik uczenia nienadzorowanego, napisaną prostym językiem z nieskomplikowanymi przykładami w języku Python, które można szybko i skutecznie implementować.
Sarah Nagy
Główny analityk danych w firmie Edison
Ankur A. Patel jest wiceprezesem ds. informatyki analitycznej w firmie 7Park Data, wspieranej przez firmę inwestycyjną Vista Equity Partners. W firmie 7Park Data, Ankur i jego zespół analizy danych wykorzystują dane alternatywne do opracowywania produktów związanych z danymi dla funduszy hedgingowych i korporacji oraz rozwijają usługi uczenia maszynowego dla klientów firmowych.
CENA:
58,45  zł
Cena detaliczna:
79,80 zł
27%
rabatu
Najniższa cena z ostatnich 30 dni: 49,22
WYSYŁKA: 48h
Dodaj do koszyka
Dodaj do schowka
Zapisz się na newsletter multiszop.pl
Wyrażam zgodę na przetwarzanie danych osobowych zgodnie z Polityką prywatności oraz na otrzymywanie drogą elektroniczną informacji handlowej od ESSE Sp. z o.o. z siedzibą w Łodzi. Więcej informacji znajdziesz w Regulaminie Newslettera. Administratorem Twoich danych osobowych jest spółka ESSE sp. z o.o. z siedzibą w Łodzi.
rozwiń
Uwaga!!!
Ten produkt jest zapowiedzią. Realizacja Twojego zamówienia ulegnie przez to wydłużeniu do czasu premiery tej pozycji. Czy chcesz dodać ten produkt do koszyka?
TAK
NIE
Oczekiwanie na odpowiedź
Dodano produkt do koszyka
Kontynuuj zakupy
Przejdź do koszyka
Oczekiwanie na odpowiedź
Oczekiwanie na odpowiedź
Wybierz wariant produktu
Dodaj do koszyka
Anuluj