ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Python. Uczenie maszynowe w przykładach. TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn. Wydanie III Yuxi (Hayden) Liu

(ebook) (audiobook) (audiobook)
Autor:
Yuxi (Hayden) Liu
Wydawnictwo:
Helion
Wydawnictwo:
Helion
Ocena:
3.0/6  Opinie: 2
Stron:
424
Druk:
oprawa miękka
Dostępne formaty:
     PDF
     ePub
     Mobi
Czytaj fragment
Książka
71,40 zł 119,00 zł (-40%)
71,40 zł najniższa cena z 30 dni

Dodaj do koszyka Wysyłamy w 24h

Ebook
39,90 zł 119,00 zł (-66%)
59,50 zł najniższa cena z 30 dni

Dodaj do koszyka Dostępny natychmiast po opłaceniu zakupu lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

Przenieś na półkę

Do przechowalni

Do przechowalni

Powiadom o dostępności audiobooka »

Czego się nauczysz?

  • Rodzajów uczenia maszynowego: nadzorowanego, nienadzorowanego i przez wzmacnianie
  • Przygotowywania i eksploracji danych z wykorzystaniem Pythona
  • Implementacji klasyfikatorów Bayesa do budowy systemów rekomendacyjnych
  • Rozpoznawania twarzy przy użyciu maszyn wektorów nośnych (SVM)
  • Budowania i trenowania drzew decyzyjnych oraz lasów losowych do prognozowania
  • Stosowania regresji logistycznej i liniowej do klasyfikacji i prognozowania
  • Skalowania modeli uczenia maszynowego na dużych zbiorach danych z Apache Spark
  • Prognozowania cen akcji z użyciem algorytmów regresji i sieci neuronowych
  • Tworzenia i trenowania sieci neuronowych z wykorzystaniem TensorFlow i scikit-learn
  • Przetwarzania i analizy tekstu oraz danych językowych (NLP) w Pythonie
  • Klastrowania danych i modelowania tematycznego (k-średnich, NMF, LDA)
  • Wdrażania dobrych praktyk przygotowania danych, trenowania i monitorowania modeli
  • Budowania konwolucyjnych sieci neuronowych do klasyfikacji obrazów
  • Prognozowania sekwencji danych przy użyciu rekurencyjnych sieci neuronowych (RNN, LSTM, Transformer)
  • Stosowania uczenia przez wzmacnianie do podejmowania decyzji w złożonych środowiskach
  • Korzystania z bibliotek TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn w praktycznych projektach

Systemy oparte na uczeniu maszynowym są coraz bardziej wyrafinowane. Spośród wielu narzędzi służących do implementacji algorytmów uczenia maszynowego najpopularniejszy okazał się Python wraz z jego bibliotekami. Znajomość tych narzędzi umożliwia sprawne tworzenie systemów uczących się, jednak uzyskanie spektakularnych wyników wymaga doświadczenia i wprawy. Konieczne są więc ćwiczenia i praktyka w samodzielnym rozwiązywaniu problemów.

To trzecie wydanie popularnego podręcznika, który ułatwi Ci zdobycie praktycznej wiedzy o uczeniu maszynowym w Pythonie. Zapoznasz się z różnymi technikami implementacji algorytmów uczenia maszynowego. Przeanalizujesz rzeczywiste przykłady techniki eksploracyjnej analizy danych, inżynierii cech, klasyfikacji danych, regresji, klastrowania i przetwarzania języka naturalnego. To wydanie uzupełniono o najnowsze zagadnienia ważne dla biznesu, takie jak tworzenie systemu rekomendacji, rozpoznawanie twarzy, prognozowanie cen akcji, klasyfikowanie zdjęć, prognozowanie sekwencji danych i zastosowanie uczenia przez wzmacnianie w podejmowaniu decyzji. Dzięki książce poznasz omawiane zagadnienia od strony praktycznej i zdobędziesz wiedzę potrzebną do skutecznego rozwiązywania problemów z systemami uczącymi się.

W książce między innymi:

  • gruntowne podstawy uczenia maszynowego i nauki o danych
  • techniki eksploracji i analizy danych za pomocą kodu Pythona
  • trenowanie modeli za pomocą Apache Spark
  • przetwarzanie języka naturalnego przy użyciu bibliotek Pythona
  • praktyczne wdrażanie modeli i algorytmów uczenia maszynowego
  • korzystanie z bibliotek Pythona: TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn

Wypróbuj najlepsze praktyki uczenia maszynowego z Pythonem!

Wybrane bestsellery

O autorze książki

Yuxi (Hayden) Liu jest autorem cenionych książek poświęconych uczeniu maszynowemu. Wcześniej pracował w Google i stosował techniki uczenia maszynowego w takich dziedzinach jak analiza danych i cyberbezpieczeństwo. Entuzjasta edukacji.

Yuxi (Hayden) Liu - pozostałe książki

Zobacz pozostałe książki z serii

Helion - inne książki

Najczęściej zadawane pytania (FAQ)
1. Czy książka zawiera praktyczne przykłady kodu w Pythonie?
Tak, książka prezentuje liczne praktyczne przykłady kodu w Pythonie, pokazując implementację algorytmów uczenia maszynowego z wykorzystaniem bibliotek takich jak TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn.
2. Czy do korzystania z książki potrzebna jest znajomość Pythona?
Podstawowa znajomość Pythona będzie pomocna, ponieważ książka opiera się na przykładach programistycznych. Autor wprowadza jednak niezbędne zagadnienia, dlatego osoby na poziomie początkującym również mogą skorzystać z publikacji.
3. Jakie zagadnienia z uczenia maszynowego są omawiane w książce?
Książka obejmuje szeroki zakres tematów, m.in. eksplorację i analizę danych, inżynierię cech, klasyfikację, regresję, klastrowanie, przetwarzanie języka naturalnego, systemy rekomendacyjne, rozpoznawanie obrazów, prognozowanie szeregów czasowych oraz uczenie przez wzmacnianie.
4. Czy książka jest aktualna pod względem używanych narzędzi i bibliotek?
Tak, to trzecie, zaktualizowane wydanie książki, które obejmuje najnowsze wersje popularnych bibliotek, takich jak TensorFlow 2, PyTorch, scikit-learn oraz narzędzia do pracy z dużymi zbiorami danych, np. Apache Spark.
5. Czy książka nadaje się do samodzielnej nauki?
Tak, książka została napisana z myślą o samodzielnej nauce - każdy rozdział zawiera praktyczne ćwiczenia, które pomagają utrwalić i sprawdzić zdobytą wiedzę.
6. Jakie przykładowe projekty można znaleźć w książce?
Wśród projektów znajdują się m.in. budowa systemu rekomendacji filmów, rozpoznawanie twarzy, prognozowanie cen akcji, klasyfikacja zdjęć odzieży, analiza tekstu z grup dyskusyjnych oraz zastosowanie uczenia przez wzmacnianie do podejmowania decyzji.
7. Czy książka omawia wdrażanie modeli uczenia maszynowego w praktyce?
Tak, książka pokazuje nie tylko tworzenie i trenowanie modeli, ale także ich wdrażanie, ocenę skuteczności oraz dobre praktyki związane z przygotowaniem danych i monitorowaniem modeli w środowisku produkcyjnym.
8. W jakim formacie dostępna jest książka na Helion.pl?
Książka dostępna jest zarówno w wersji drukowanej, jak i w formatach elektronicznych (ebook: PDF, ePub, mobi), co pozwala na wygodne czytanie na różnych urządzeniach.

Zamknij

Przenieś na półkę
Dodano produkt na półkę
Usunięto produkt z półki
Przeniesiono produkt do archiwum
Przeniesiono produkt do biblioteki
Proszę czekać...
ajax-loader

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Książka
71,40 zł
Dodaj do koszyka
Ebook
39,90 zł
Dodaj do koszyka
Zamknij Pobierz aplikację mobilną Ebookpoint