Python. Uczenie maszynowe. Wydanie II
- Autorzy:
- Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili
- Czasowo niedostępna
- Promocja Przejdź
- Wydawnictwo:
- Helion
- Wydawnictwo:
- Helion
- Ocena:
- 4.8/6 Opinie: 12
- Stron:
- 528
- Druk:
- oprawa miękka
- Dostępne formaty:
-
PDFePubMobi
Sprawdź nowe wydanie
Python. Machine learning i deep learning. Biblioteki scikit-learn i TensorFlow 2. Wydanie III
Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili
Opis
książki
:
Python. Uczenie maszynowe. Wydanie II
Uczenie maszynowe jest wyjątkowo fascynującą dziedziną inżynierii. Coraz częściej spotykamy się z praktycznym wykorzystaniem tego rodzaju innowacyjnych technologii. Samouczące algorytmy maszynowe pozwalają na uzyskiwanie wiedzy z ogromnych ilości danych. Dla osoby planującej rozwój kariery osiągnięcie biegłości w rozwiązywaniu problemów uczenia maszynowego jest nadzwyczaj atrakcyjną ścieżką. Użycie do tego celu Pythona pozwala dodatkowo skorzystać z bardzo przystępnego, wszechstronnego i potężnego narzędzia przeznaczonego do analizowania danych naukowych.
Ta książka jest drugim, wzbogaconym i zaktualizowanym wydaniem znakomitego podręcznika do nauki o danych. Wyczerpująco opisano tu teoretyczne podwaliny uczenia maszynowego. Sporo uwagi poświęcono działaniu algorytmów uczenia głębokiego, sposobom ich wykorzystania oraz metodom unikania istotnych błędów. Dodano rozdziały prezentujące zaawansowane informacje o sieciach neuronowych: o sieciach splotowych, służących do rozpoznawania obrazów, oraz o sieciach rekurencyjnych, znakomicie nadających się do pracy z danymi sekwencyjnymi i danymi szeregów czasowych. Poszczególne zagadnienia zostały zilustrowane praktycznymi przykładami kodu napisanego w Pythonie, co ułatwi bezpośrednie zapoznanie się z tematyką uczenia maszynowego.
W tej książce:
- struktury używane w analizie danych, uczeniu maszynowym i uczeniu głębokim
- metody uczenia sieci neuronowych
- implementowanie głębokich sieci neuronowych
- analiza sentymentów i analiza regresywna
- przetwarzanie obrazów i danych tekstowych
- najwartościowsze biblioteki Pythona przydatne w uczeniu maszynowym
Uczenie maszynowe: oto droga do wiedzy ukrytej w oceanie danych!
Wybrane bestsellery
-
Bestseller Nowość Promocja
Tę książkę docenią w szczególności analitycy danych. Wyjaśniono w niej potencjał wnioskowania przyczynowego w zakresie szacowania wpływu i efektów w biznesie. Opisano klasyczne metody wnioskowania przyczynowego, w tym testy A/B, regresja liniowa, wskaźnik skłonności, metoda syntetycznej kontroli i metoda różnicy w różnicach, przy czym skoncentrowano się przede wszystkim na praktycznym aspekcie tych technik. Znalazło się tu również omówienie nowoczesnych rozwiązań, takich jak wykorzystanie uczenia maszynowego do szacowania heterogenicznych efektów. Każda metoda została zilustrowana opisem zastosowania w branży technologicznej.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(44,94 zł najniższa cena z 30 dni)
44.94 zł
74.90 zł (-40%) -
"Sztuczna Inteligencja i Uczenie Maszynowe: Kompletny Przewodnik do Budowy Własnych Rozwiązań AI" to kompleksowa książka, która oferuje pełne wprowadzenie do świata sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML). Zawiera praktyczne informacje, które pozwolą czytelnikom na budowę i wdrażanie własnych modeli AI, od podstawowych koncepcji po z
- PDF + ePub + Mobi pkt
-
Nowość Promocja
Dzięki tej książce nauczysz się holistycznego podejścia, które zdecydowanie usprawni współpracę między zespołami. Najpierw zapoznasz się z podstawowymi informacjami o przepływach pracy związanych z uczeniem maszynowym przy użyciu Apache Spark i pakietu PySpark. Nauczysz się też zarządzać cyklem życia eksperymentów dla potrzeb uczenia maszynowego za pomocą biblioteki MLflow. Z kolejnych rozdziałów dowiesz się, jak od strony technicznej wygląda korzystanie z platformy uczenia maszynowego. W książce znajdziesz również opis wzorców wdrażania, wnioskowania i monitorowania modeli w środowisku produkcyjnym.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(44,94 zł najniższa cena z 30 dni)
44.94 zł
74.90 zł (-40%) -
Promocja
To czwarte, zaktualizowane wydanie znakomitego przewodnika poświęconego zastosowaniu uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów w analizie danych. Dzięki książce dowiesz się wszystkiego, co trzeba wiedzieć o wstępnym przetwarzaniu danych, znajdowaniu kluczowych spostrzeżeń, prognozowaniu i wizualizowaniu odkryć. W tym wydaniu dodano kilka nowych rozdziałów dotyczących data science i niektórych trudniejszych zagadnień, takich jak zaawansowane przygotowywanie danych, budowanie lepiej uczących się modeli i praca z big data. Znalazło się tu także omówienie etycznych aspektów uczenia maszynowego i wprowadzenie do uczenia głębokiego. Treść została zaktualizowana do wersji 4.0.0 języka R.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(83,40 zł najniższa cena z 30 dni)
83.40 zł
139.00 zł (-40%) -
Promocja
Dzięki tej książce łatwo przyswoisz teoretyczne podstawy i zaczniesz je płynnie wdrażać w rzeczywistych scenariuszach. Dowiesz się, w jaki sposób myślenie przyczynowe ułatwia rozwiązywanie problemów, i poznasz pojęcia Pearla, takie jak strukturalny model przyczynowy, interwencje, kontrfakty itp. Każde zagadnienie zostało dokładnie wyjaśnione i opatrzone zbiorem praktycznych ćwiczeń z kodem w Pythonie. Nauczysz się także implementować poszczególne modele i zrozumiesz, czym się kierować przy wyborze technik i algorytmów do rozwiązywania konkretnych scenariuszy przyczynowych. To przewodnik, który docenią szczególnie inżynierowie uczenia maszynowego i analitycy danych.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(65,40 zł najniższa cena z 30 dni)
65.40 zł
109.00 zł (-40%) -
Promocja
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.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(53,40 zł najniższa cena z 30 dni)
53.40 zł
89.00 zł (-40%) -
Promocja
Tę książkę docenią wszyscy zainteresowani eksploracją danych i uczeniem maszynowym, którzy chcieliby pewnie poruszać się w świecie nauki o danych. Pokazano tu, w jaki sposób Excel pozwala zobrazować proces ich eksplorowania i jak działają poszczególne techniki w tym zakresie. Przejrzyście wyjaśniono metody eksploracji danych, a następnie zaprezentowano procedurę budowania ich implementacji w Excelu. Nawet tak złożone zagadnienia, jak algorytmy uczenia maszynowego, zostały wytłumaczone nadzwyczaj przystępnie. Przewodnik został pomyślany tak, aby umożliwić aktywne zdobywanie wiedzy, a niejako przy okazji podnieść umiejętności w posługiwaniu się arkuszem kalkulacyjnym na wyższy poziom.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(40,20 zł najniższa cena z 30 dni)
40.20 zł
67.00 zł (-40%) -
Agile i Scrum, Scrum i Agile. Opanowawszy branżę IT, powoli, ale konsekwentnie, zdobywają inne biznesowe przyczółki i rozgaszczają się w firmach na dobre… Albo niedobre, gdy budzą niezrozumienie, protesty, a czasem nawet chęć ucieczki! Agile i Scrum brzmią tak nowocześnie, w teorii świetnie, w praktyce jednak często okazują się trudne, a co za tym idzie - rozczarowują. To przykre, ale prawda jest taka, że idee te, skądinąd słuszne i pożyteczne, w organizacjach nierzadko wdraża się na siłę i, co nawet gorsze, bez zrozumienia.
- Druk
- PDF + ePub + Mobi
- Audiobook MP3 pkt
Czasowo niedostępna
-
Promocja
Oto praktyczny przewodnik po nauce o danych w miejscu pracy. Dowiesz się stąd wszystkiego, co ważne na początku Twojej drogi jako danologa: od osobowości, z którymi przyjdzie Ci pracować, przez detale analizy danych, po matematykę stojącą za algorytmami i uczeniem maszynowym. Nauczysz się myśleć krytycznie o danych i otrzymanych wynikach, będziesz też inteligentnie o tym mówić. Jednym zdaniem: zrozumiesz dane i związane z nimi wyzwania na głębszym, profesjonalnym poziomie.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(41,40 zł najniższa cena z 30 dni)
41.40 zł
69.00 zł (-40%) -
Promocja
Dzięki tej książce dowiesz się, jak tworzyć niezawodne, skalowalne i odporne rozwiązania, a także jak projektować systemy następnej generacji przeznaczone dla środowiska chmury. Poznasz efektywne strategie dla produktu i nauczysz się je w pełni implementować w swojej organizacji. Zrozumiesz też, w jaki sposób architekt rozwiązań wpisuje się w środowisko elastycznie działającej firmy. W tym wydaniu pojawiły się również nowe rozdziały, poświęcone takim technologiom jak internet rzeczy, obliczenia kwantowe, inżynieria danych i uczenie maszynowe. Znajdziesz tu uaktualnione informacje dotyczące architektury natywnej chmury i magazynu danych łańcucha bloków. W efekcie lektury nauczysz się tworzyć projekty efektywnych rozwiązań, spełniających zdefiniowane wymagania biznesowe.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(77,40 zł najniższa cena z 30 dni)
77.40 zł
129.00 zł (-40%)
O autorach książki
Sebastian Raschka jest ekspertem w dziedzinie analizy danych i uczenia maszynowego. Obecnie przygotowuje doktorat na Michigan State University z metod obliczeniowych w biologii statystycznej. Biegle posługuje się Pythonem. Raschka bierze również udział w różnych projektach open source i wdraża nowe metody uczenia maszynowego. W wolnym czasie pracuje nad modelami predykcyjnymi dyscyplin sportowych. Jeżeli nie siedzi przed monitorem, chętnie uprawia sport.
Dr Vahid Mirjalili zajmuje się stosowaniem uczenia maszynowego w rozpoznawaniu obrazów i zwiększaniu prywatności przy użyciu danych biometrycznych. Projektuje też modele sieci neuronowych, które mają ułatwiać wykrywanie pieszych przez pojazdy autonomiczne.
Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili - pozostałe książki
-
Promocja
Fully updated with PyTorch and the latest additions to scikit-learn. Packed with clear explanations, visualizations, and working examples, the book covers essential machine learning techniques in depth, along with two cutting-edge machine learning techniques: transformers and graph neural networks.- PDF + ePub pkt
Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn. Develop machine learning and deep learning models with Python
Sebastian Raschka, Yuxi (Hayden) Liu, Vahid Mirjalili, Dmytro Dzhulgakov
(89,40 zł najniższa cena z 30 dni)
147.40 zł
149.00 zł (-1%) -
Promocja
Oto obszerny przewodnik po uczeniu maszynowym i uczeniu głębokim w Pythonie. Zawiera dokładne omówienie najważniejszych technik uczenia maszynowego oraz staranne wyjaśnienie zasad rządzących tą technologią. Poszczególne zagadnienia zilustrowano mnóstwem wyjaśnień, wizualizacji i przykładów, co znakomicie ułatwia zrozumienie materiału i sprawne rozpoczęcie samodzielnego budowania aplikacji i modeli, takich jak te służące do klasyfikacji obrazów, odkrywania ukrytych wzorców czy wydobywania dodatkowych informacji z danych. Wydanie trzecie zostało zaktualizowane — znalazł się w nim opis biblioteki TensorFlow 2 i najnowszych dodatków do biblioteki scikit-learn. Dodano również wprowadzenie do dwóch nowatorskich technik: uczenia przez wzmacnianie i budowy generatywnych sieci przeciwstawnych (GAN).- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(89,40 zł najniższa cena z 30 dni)
89.40 zł
149.00 zł (-40%) -
This third edition is updated with TensorFlow 2 and the latest additions to scikit-learn. Packed with clear explanations, visualizations, and working examples, the book covers essential machine learning techniques in depth, along with two cutting-edge machine learning techniques: reinforcement learning and generative adversarial networks.
- PDF + ePub + Mobi pkt
-
Niniejsza książka jest lekturą obowiązkową dla każdego, kto chce rozwinąć swoją wiedzę o danych naukowych i zamierza w tym celu wykorzystać język Python. Przystępnie opisano tu teoretyczne podstawy dziedziny i przedstawiono wyczerpujące informacje o działaniu algorytmów uczenia maszynowego, sposobach ich wykorzystania oraz metodach unikania poważnych błędów. Zaprezentowano również biblioteki Theano i Keras, sposoby przewidywania wyników docelowych za pomocą analizy regresywnej oraz techniki wykrywania ukrytych wzorców metodą analizy skupień. Nie zabrakło opisu technik przetwarzania wstępnego i zasad oceny modeli uczenia maszynowego.
- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
Czasowo niedostępna
-
Promocja
This second edition of Python Machine Learning by Sebastian Raschka is for developers and data scientists looking for a practical approach to machine learning and deep learning. In this updated edition, you’ll explore the machine learning process using Python and the latest open source technologies, including scikit-learn and TensorFlow 1.x.- PDF + ePub + Mobi pkt
(71,40 zł najniższa cena z 30 dni)
118.20 zł
119.00 zł (-1%) -
Promocja
Machine learning and predictive analytics are becoming one of the key strategies for unlocking growth in a challenging contemporary marketplace. It is one of the fastest growing trends in modern computing, and everyone wants to get into the field of machine learning. In order to obtain sufficient recognition in this field, one must be able to under- PDF + ePub + Mobi pkt
(185,40 zł najniższa cena z 30 dni)
307.70 zł
309.00 zł (-0%) -
The Python: Real-World Data Science course will take you on a journey to become an efficient data science practitioner by thoroughly understanding the key concepts of Python. This learning path is divided into four modules and each module are a mini course in their own right, and as you complete each one, you’ll have gained key skills and be ready
- PDF + ePub + Mobi pkt
Python: Real-World Data Science. Real-World Data Science
Fabrizio Romano, Dusty Phillips, Phuong Vo.T.H, Martin Czygan, Robert Layton, Sebastian Raschka
-
Machine learning and predictive analytics are transforming the way businesses and other organizations operate. Being able to understand trends and patterns in complex data is critical to success, becoming one of the key strategies for unlocking growth in a challenging contemporary marketplace. Python can help you deliver key insights into your data
- PDF + ePub + Mobi pkt
-
Promocja
R has grown rapidly over the years to become one of the most versatile and valuable tools for data analysis and graphing. One of its many useful features is the heat map representation of numerical data, which is an invaluable tool to discover patterns in data quickly and efficiently.Instant Heat Maps in R How-to provides you with practical recipes- PDF + ePub + Mobi pkt
(47,94 zł najniższa cena z 30 dni)
79.20 zł
79.89 zł (-1%)
Zobacz pozostałe książki z serii
-
Promocja
Oto kompleksowe omówienie sposobów wdrażania najnowszych dostępnych środków zabezpieczających systemy linuksowe. Z książki dowiesz się, jak skonfigurować laboratorium do ćwiczeń praktycznych, tworzyć konta użytkowników z odpowiednimi poziomami uprawnień, chronić dane dzięki uprawnieniom i szyfrowaniu, a także skonfigurować zaporę sieciową przy użyciu najnowszych technologii. Nauczysz się też automatyzować takie czynności jak monitorowanie systemu za pomocą auditd i utwardzanie (hardening) konfiguracji jądra Linux. Poznasz również sposoby ochrony przed złośliwym oprogramowaniem i skanowania systemów pod kątem luk w zabezpieczeniach. Znajdziesz tu ponadto podpowiedź, jak używać Security Onion do skonfigurowania systemu wykrywania włamań.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(77,40 zł najniższa cena z 30 dni)
77.40 zł
129.00 zł (-40%) -
Promocja
Ta książka pomoże Ci w doskonaleniu umiejętności potrzebnych na każdym etapie dochodzenia cyfrowego, od zbierania dowodów, poprzez ich analizę, po tworzenie raportów. Dzięki wielu wskazówkom i praktycznym ćwiczeniom przyswoisz techniki analizy, ekstrakcji danych i raportowania przy użyciu zaawansowanych narzędzi. Poznasz różne systemy przechowywania plików i nauczysz się wyszukiwać urządzenia sieciowe za pomocą skanerów Nmap i Netdiscover. Zapoznasz się też ze sposobami utrzymywania integralności cyfrowego materiału dowodowego. Znajdziesz tu ponadto omówienie kilku bardziej zaawansowanych tematów, takich jak pozyskiwanie ulotnych danych z sieci, nośników pamięci i systemów operacyjnych.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(59,40 zł najniższa cena z 30 dni)
59.40 zł
99.00 zł (-40%) -
Promocja
Oto uzupełnione i zaktualizowane wydanie bestsellerowego przewodnika dla inżynierów sieci. Dzięki niemu przejdziesz trudną (ale ekscytującą!) drogę od tradycyjnej platformy do platformy sieciowej opartej na najlepszych praktykach programistycznych. Zaczniesz od zagadnień podstawowych, aby następnie zagłębić się w tajniki stosowania bibliotek Pexpect, Paramiko czy Netmiko do komunikacji z urządzeniami sieciowymi. W kolejnych rozdziałach znajdziesz solidny przegląd różnych narzędzi wraz ze sposobami ich użycia: Cisco NX-API, Meraki, Juniper PyEZ, Ansible, Scapy, PySNMP, Flask, Elastic Stack i wielu innych. Rozeznasz się również w kwestiach związanych z kontenerami Dockera, a także usługami sieciowymi chmur AWS i Azure. Lektura tej książki pozwoli Ci się w pełni przygotować na następną generację sieci!- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(77,40 zł najniższa cena z 30 dni)
77.40 zł
129.00 zł (-40%) -
Promocja
Oto zaktualizowane wydanie bestsellerowego przewodnika dla architektów rozwiązań. Dzięki niemu dobrze poznasz wzorce projektowe wbudowane w chmurę, czyli model AWS Well-Architected Framework. Zaznajomisz się z sieciami w chmurze AWS z uwzględnieniem sieci brzegowych i tworzeniem hybrydowych połączeń sieciowych w jej obrębie. W tym wydaniu dodano rozdziały dotyczące metodyki CloudOps i takich technologii jak uczenie maszynowe czy łańcuch bloków. Poznasz również inne ważne zagadnienia, w tym przechowywanie danych w chmurze AWS, kontenery obsługiwane przez usługi ECS i EKS, wzorce „jeziora” danych (w tym usługę AWS Lake Formation), architekturę lakehouse i architekturę siatki danych. Ten przewodnik z pewnością ułatwi Ci zaprojektowanie systemu spełniającego wyśrubowane wymagania techniczne i branżowe.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
AWS dla architektów rozwiązań. Tworzenie, skalowanie i migracja aplikacji do chmury Amazon Web Services. Wydanie II
Saurabh Shrivastava, Neelanjali Srivastav, Alberto Artasanchez, Imtiaz Sayed
(83,40 zł najniższa cena z 30 dni)
83.40 zł
139.00 zł (-40%) -
Promocja
Ten szczegółowy przewodnik pozwoli Ci na błyskawiczne zapoznanie się z .NET MAUI i sprawne rozpoczęcie pisania aplikacji za pomocą tej technologii. Zaprezentowano w nim filozofię działania .NET MAUI, jak również przebieg prac nad tworzeniem kompletnej aplikacji wieloplatformowej dla systemów: Android, iOS, macOS i Windows, na podstawie jednego wspólnego kodu bazowego. Podczas lektury zrozumiesz też cały cykl rozwoju oprogramowania, w tym zasady publikowania w sklepach z aplikacjami. Ciekawym elementem książki jest opis najnowszej technologii tworzenia frontendów — .NET MAUI Blazor.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(47,40 zł najniższa cena z 30 dni)
47.40 zł
79.00 zł (-40%) -
Promocja
Ta książka szczególnie przyda się osobom, które rozpoczynają pracę z Angularem. Dzięki niej szybko zaczniesz tworzyć aplikacje z wykorzystaniem wiersza poleceń (CLI), pisać testy jednostkowe i używać stylów zgodnych ze standardem Material Design. Dowiesz się również, jak wdrażać aplikacje w środowisku produkcyjnym. W tym wydaniu zaprezentowano wiele nowych funkcjonalności i praktyk ułatwiających pracę twórcom frontendów. Dodano nowy rozdział poświęcony klasie Observable i bibliotece RxJS, a także rozszerzono zakres informacji o obsłudze błędów i debugowaniu w Angularze. Poszczególne zagadnienia zostały zilustrowane przykładami rzeczywistych rozwiązań, a prezentowany kod powstał zgodnie z najlepszymi praktykami programistycznymi.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(53,40 zł najniższa cena z 30 dni)
53.40 zł
89.00 zł (-40%) -
Promocja
Oto praktyczny, przystępnie napisany przewodnik, który stanowi wprowadzenie do pracy z technologią Blazor. Opisuje możliwości modeli Server i WebAssembly, przedstawia także krok po kroku proces powstawania aplikacji internetowej. Dzięki temu płynnie przejdziesz do tworzenia projektów Blazor, nauczysz się składni języka Razor, będziesz też weryfikować zawartość formularzy i budować własne komponenty. W tym wydaniu omówiono również generatory kodu źródłowego i zasady przenoszenia komponentów witryn utworzonych w innych technologiach do platformy Blazor. W trakcie lektury dowiesz się, jak tworzyć uniwersalne aplikacje za pomocą wersji Blazor Hybrid wraz z platformą .NET MAUI.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(41,40 zł najniższa cena z 30 dni)
41.40 zł
69.00 zł (-40%) -
Promocja
To książka przeznaczona dla profesjonalnych administratorów i użytkowników Linuksa. Dzięki niej szybciej zrozumiesz, w jakim stopniu dobre zarządzanie systemami na poziomie systemu operacyjnego może wynieść działanie infrastruktury biznesowej na zupełnie inny poziom. Znajdziesz tu najlepsze praktyki zarządzania systemami ― począwszy od wyboru optymalnej dystrybucji Linuksa, poprzez zaprojektowanie architektury systemu, skończywszy na strategiach zarządzania przeprowadzanymi w nim poprawkami i aktualizacjami. Sporo miejsca poświęcono różnym metodom automatyzacji części zadań administratora, a także schematom tworzenia kopii zapasowych i odzyskiwania danych po awarii. Zaproponowano również ciekawe podejście do rozwiązywania problemów, dzięki któremu można szybciej uzyskać satysfakcjonujące rozwiązanie i uniknąć poważniejszych szkód.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(53,40 zł najniższa cena z 30 dni)
53.40 zł
89.00 zł (-40%) -
Promocja
Książka stanowi wprowadzenie do pracy z funkcjami SI dostępnymi w Power BI; jest skierowana do osób znających to środowisko. Dowiesz się z niej, w jaki sposób sztuczna inteligencja może być używana w Power BI i jakie funkcje są w nim domyślnie dostępne. Nauczysz się też eksplorować i przygotowywać dane do projektów SI. Pokazano tu, jak umieszczać dane z analizy tekstu i widzenia komputerowego w raportach Power BI, co ułatwia korzystanie z zewnętrznej bazy wiedzy. Omówiono również procesy tworzenia i wdrażania modeli AutoML wytrenowanych na platformie Azure ML, a także umieszczania ich w edytorze Power Query. Nie zabrakło kwestii związanych z prywatnością, bezstronnością i odpowiedzialnością w korzystaniu z SI.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(47,40 zł najniższa cena z 30 dni)
47.40 zł
79.00 zł (-40%) -
Promocja
To drugie wydanie popularnego przewodnika dla śledczych. Dzięki niemu sprawnie przygotujesz się do pracy z narzędziami kryminalistycznymi i zapoznasz się ze stosowanymi w informatyce śledczej technikami. Nauczysz się pozyskiwać informacje o podejrzanych i zabezpieczać znajdujące się w sieci dane, które mogą się okazać istotne w wyjaśnieniu sprawy. Zdobędziesz także potrzebną wiedzę o topologiach sieciowych, urządzeniach i niektórych protokołach sieciowych. Bardzo ważnym elementem publikacji jest rozdział poświęcony zasadom tworzenia raportów kryminalistycznych. Cenne informacje i wskazówki zawarte w przewodniku pomogą Ci odnieść sukces w dochodzeniach korporacyjnych lub śledztwach w sprawach karnych.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(47,40 zł najniższa cena z 30 dni)
47.40 zł
79.00 zł (-40%)
Ebooka "Python. Uczenie maszynowe. Wydanie II" przeczytasz na:
-
czytnikach Inkbook, Kindle, Pocketbook, Onyx Booxs i innych
-
systemach Windows, MacOS i innych
-
systemach Windows, Android, iOS, HarmonyOS
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących formaty: PDF, EPub, Mobi
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Audiobooka "Python. Uczenie maszynowe. Wydanie II" posłuchasz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolonych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP3 (pliki spakowane w ZIP)
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Kurs Video "Python. Uczenie maszynowe. Wydanie II" zobaczysz:
-
w aplikacjach Ebookpoint i Videopoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych z dostępem do najnowszej wersji Twojej przeglądarki internetowej
Szczegóły książki
- Tytuł oryginału:
- Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow, 2nd Edition
- Tłumaczenie:
- Krzysztof Sawka
- ISBN Książki drukowanej:
- 978-83-283-5121-9, 9788328351219
- Data wydania książki drukowanej :
- 2019-03-26
- ISBN Ebooka:
- 978-83-283-5122-6, 9788328351226
- Data wydania ebooka :
- 2019-03-26 Data wydania ebooka często jest dniem wprowadzenia tytułu do sprzedaży i może nie być równoznaczna z datą wydania książki papierowej. Dodatkowe informacje możesz znaleźć w darmowym fragmencie. Jeśli masz wątpliwości skontaktuj się z nami sklep@helion.pl.
- Format:
- 168x237
- Numer z katalogu:
- 85481
- Rozmiar pliku Pdf:
- 31.8MB
- Rozmiar pliku ePub:
- 14.9MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 29.3MB
- Pobierz przykładowy rozdział PDF
- Przykłady na ftp
- Zgłoś erratę
- Kategorie:
Biznes IT » IT w ekonomii
Uczenie maszynowe
Spis treści książki
- Tworzenie inteligentnych maszyn służących do przekształcania danych w wiedzę 24
- Trzy różne rodzaje uczenia maszynowego 24
- Prognozowanie przyszłości za pomocą uczenia nadzorowanego 25
- Rozwiązywanie problemów interaktywnych za pomocą uczenia przez wzmacnianie 28
- Odkrywanie ukrytych struktur za pomocą uczenia nienadzorowanego 29
- Wprowadzenie do podstawowej terminologii i notacji 30
- Strategia tworzenia systemów uczenia maszynowego 32
- Wstępne przetwarzanie - nadawanie danym formy 32
- Trenowanie i dobór modelu predykcyjnego 34
- Ewaluacja modeli i przewidywanie wystąpienia nieznanych danych 34
- Wykorzystywanie środowiska Python do uczenia maszynowego 35
- Instalacja środowiska Python i pakietów z repozytorium Python Package Index 35
- Korzystanie z platformy Anaconda i menedżera pakietów 36
- Pakiety przeznaczone do obliczeń naukowych, analizy danych i uczenia maszynowego 36
- Podsumowanie 37
- Sztuczne neurony - rys historyczny początków uczenia maszynowego 40
- Formalna definicja sztucznego neuronu 41
- Reguła uczenia perceptronu 43
- Implementacja algorytmu uczenia perceptronu w Pythonie 45
- Obiektowy interfejs API perceptronu 45
- Trenowanie modelu perceptronu na zestawie danych Iris 48
- Adaptacyjne neurony liniowe i zbieżność uczenia 53
- Minimalizacja funkcji kosztu za pomocą metody gradientu prostego 55
- Implementacja algorytmu Adaline w Pythonie 56
- Usprawnianie gradientu prostego poprzez skalowanie cech 60
- Wielkoskalowe uczenie maszynowe i metoda stochastycznego spadku wzdłuż gradientu 62
- Podsumowanie 66
- Wybór algorytmu klasyfikującego 68
- Pierwsze kroki z biblioteką scikit-learn - uczenie perceptronu 68
- Modelowanie prawdopodobieństwa przynależności do klasy za pomocą regresji logistycznej 74
- Teoretyczne podłoże regresji logistycznej i prawdopodobieństwa warunkowego 74
- Wyznaczanie wag logistycznej funkcji kosztu 78
- Przekształcanie implementacji Adaline do postaci algorytmu regresji logistycznej 80
- Uczenie modelu regresji logistycznej za pomocą biblioteki scikit-learn 84
- Zapobieganie przetrenowaniu za pomocą regularyzacji 86
- Wyznaczanie maksymalnego marginesu za pomocą maszyn wektorów nośnych 88
- Teoretyczne podłoże maksymalnego marginesu 89
- Rozwiązywanie przypadków nieliniowo rozdzielnych za pomocą zmiennych uzupełniających 90
- Alternatywne implementacje w interfejsie scikit-learn 92
- Rozwiązywanie nieliniowych problemów za pomocą jądra SVM 93
- Metody jądrowe dla danych nierozdzielnych liniowo 93
- Stosowanie sztuczki z funkcją jądra do znajdowania przestrzeni rozdzielających w przestrzeni wielowymiarowej 95
- Uczenie drzew decyzyjnych 99
- Maksymalizowanie przyrostu informacji - osiąganie jak największych korzyści 100
- Budowanie drzewa decyzyjnego 103
- Łączenie wielu drzew decyzyjnych za pomocą modelu losowego lasu 107
- Algorytm k-najbliższych sąsiadów - model leniwego uczenia 109
- Podsumowanie 113
- Kwestia brakujących danych 115
- Wykrywanie brakujących wartości w danych tabelarycznych 116
- Usuwanie próbek lub cech niezawierających wartości 117
- Wstawianie brakujących danych 118
- Estymatory interfejsu scikit-learn 119
- Przetwarzanie danych kategoryzujących 119
- Cechy nominalne i porządkowe 120
- Tworzenie przykładowego zestawu danych 120
- Mapowanie cech porządkowych 121
- Kodowanie etykiet klas 121
- Kodowanie "gorącojedynkowe" cech nominalnych (z użyciem wektorów własnych) 122
- Rozdzielanie zestawu danych na oddzielne podzbiory uczące i testowe 124
- Skalowanie cech 127
- Dobór odpowiednich cech 129
- Regularyzacje L1 i L2 jako kary ograniczające złożoność modelu 129
- Interpretacja geometryczna regularyzacji L2 130
- Rozwiązania rzadkie za pomocą regularyzacji L1 131
- Algorytmy sekwencyjnego wyboru cech 135
- Ocenianie istotności cech za pomocą algorytmu losowego lasu 140
- Podsumowanie 142
- Nienadzorowana redukcja wymiarowości za pomocą analizy głównych składowych 144
- Podstawowe etapy analizy głównych składowych 144
- Wydobywanie głównych składowych krok po kroku 146
- Wyjaśniona wariancja całkowita 148
- Transformacja cech 149
- Analiza głównych składowych w interfejsie scikit-learn 152
- Nadzorowana kompresja danych za pomocą liniowej analizy dyskryminacyjnej 154
- Porównanie analizy głównych składowych z liniową analizą dyskryminacyjną 155
- Wewnętrzne mechanizmy działania liniowej analizy dyskryminacyjnej 156
- Obliczanie macierzy rozproszenia 157
- Dobór dyskryminant liniowych dla nowej podprzestrzeni cech 159
- Rzutowanie próbek na nową przestrzeń cech 161
- Implementacja analizy LDA w bibliotece scikit-learn 161
- Jądrowa analiza głównych składowych jako metoda odwzorowywania nierozdzielnych liniowo klas 163
- Funkcje jądra oraz sztuczka z funkcją jądra 164
- Implementacja jądrowej analizy głównych składowych w Pythonie 168
- Rzutowanie nowych punktów danych 175
- Algorytm jądrowej analizy głównych składowych w bibliotece scikit-learn 178
- Podsumowanie 179
- Usprawnianie cyklu pracy za pomocą kolejkowania 181
- Wczytanie zestawu danych Breast Cancer Wisconsin 182
- Łączenie funkcji transformujących i estymatorów w kolejce czynności 183
- Stosowanie k-krotnego sprawdzianu krzyżowego w ocenie skuteczności modelu 184
- Metoda wydzielania 185
- K-krotny sprawdzian krzyżowy 186
- Sprawdzanie algorytmów za pomocą krzywych uczenia i krzywych walidacji 190
- Diagnozowanie problemów z obciążeniem i wariancją za pomocą krzywych uczenia 190
- Rozwiązywanie problemów przetrenowania i niedotrenowania za pomocą krzywych walidacji 193
- Dostrajanie modeli uczenia maszynowego za pomocą metody przeszukiwania siatki 195
- Strojenie hiperparametrów przy użyciu metody przeszukiwania siatki 195
- Dobór algorytmu poprzez zagnieżdżony sprawdzian krzyżowy 196
- Przegląd metryk oceny skuteczności 198
- Odczytywanie macierzy pomyłek 198
- Optymalizacja precyzji i pełności modelu klasyfikującego 200
- Wykres krzywej ROC 202
- Metryki zliczające dla klasyfikacji wieloklasowej 204
- Kwestia dysproporcji klas 205
- Podsumowanie 208
- Uczenie zespołów 209
- Łączenie klasyfikatorów za pomocą algorytmu głosowania większościowego 213
- Implementacja prostego klasyfikatora głosowania większościowego 214
- Stosowanie reguły głosowania większościowego do uzyskiwania prognoz 219
- Ewaluacja i strojenie klasyfikatora zespołowego 221
- Agregacja - tworzenie zespołu klasyfikatorów za pomocą próbek początkowych 226
- Agregacja w pigułce 227
- Stosowanie agregacji do klasyfikowania przykładów z zestawu Wine 228
- Usprawnianie słabych klasyfikatorów za pomocą wzmocnienia adaptacyjnego 231
- Wzmacnianie - mechanizm działania 232
- Stosowanie algorytmu AdaBoost za pomocą biblioteki scikit-learn 236
- Podsumowanie 239
- Przygotowywanie zestawu danych IMDb movie review do przetwarzania tekstu 242
- Uzyskiwanie zestawu danych IMDb 242
- Przetwarzanie wstępne zestawu danych IMDb do wygodniejszego formatu 243
- Wprowadzenie do modelu worka słów 244
- Przekształcanie słów w wektory cech 245
- Ocena istotności wyrazów za pomocą ważenia częstości termów - odwrotnej częstości w tekście 246
- Oczyszczanie danych tekstowych 248
- Przetwarzanie tekstu na znaczniki 249
- Uczenie modelu regresji logistycznej w celu klasyfikowania tekstu 251
- Praca z większą ilością danych - algorytmy sieciowe i uczenie pozardzeniowe 253
- Modelowanie tematyczne za pomocą alokacji ukrytej zmiennej Dirichleta 256
- Rozkładanie dokumentów tekstowych za pomocą analizy LDA 257
- Analiza LDA w bibliotece scikit-learn 258
- Podsumowanie 261
- Serializacja wyuczonych estymatorów biblioteki scikit-learn 264
- Konfigurowanie bazy danych SQLite 266
- Tworzenie aplikacji sieciowej za pomocą środowiska Flask 269
- Nasza pierwsza aplikacja sieciowa 269
- Sprawdzanie i wyświetlanie formularza 271
- Przekształcanie klasyfikatora recenzji w aplikację sieciową 275
- Pliki i katalogi - wygląd drzewa katalogów 277
- Implementacja głównej części programu w pliku app.py 277
- Konfigurowanie formularza recenzji 280
- Tworzenie szablonu strony wynikowej 281
- Umieszczanie aplikacji sieciowej na publicznym serwerze 282
- Tworzenie konta w serwisie PythonAnywhere 283
- Przesyłanie aplikacji klasyfikatora filmowego 283
- Aktualizowanie klasyfikatora recenzji filmowych 284
- Podsumowanie 286
- Wprowadzenie do regresji liniowej 288
- Prosta regresja liniowa 288
- Wielowymiarowa regresja liniowa 288
- Zestaw danych Housing 290
- Wczytywanie zestawu danych Housing do obiektu DataFrame 290
- Wizualizowanie ważnych elementów zestawu danych 292
- Analiza związków za pomocą macierzy korelacji 293
- Implementacja modelu regresji liniowej wykorzystującego zwykłą metodę najmniejszych kwadratów 296
- Określanie parametrów regresywnych za pomocą metody gradientu prostego 296
- Szacowanie współczynnika modelu regresji za pomocą biblioteki scikit-learn 300
- Uczenie odpornego modelu regresywnego za pomocą algorytmu RANSAC 301
- Ocenianie skuteczności modeli regresji liniowej 304
- Stosowanie regularyzowanych metod regresji 307
- Przekształcanie modelu regresji liniowej w krzywą - regresja wielomianowa 308
- Dodawanie członów wielomianowych za pomocą biblioteki scikit-learn 309
- Modelowanie nieliniowych zależności w zestawie danych Housing 310
- Analiza nieliniowych relacji za pomocą algorytmu losowego lasu 314
- Podsumowanie 318
- Grupowanie obiektów na podstawie podobieństwa przy użyciu algorytmu centroidów 320
- Algorytm centroidów w bibliotece scikit-learn 320
- Inteligentniejszy sposób dobierania pierwotnych centroidów za pomocą algorytmu k-means++ 324
- Klasteryzacja twarda i miękka 325
- Stosowanie metody łokcia do wyszukiwania optymalnej liczby skupień 327
- Ujęcie ilościowe jakości klasteryzacji za pomocą wykresu profilu 328
- Organizowanie skupień do postaci drzewa klastrów 333
- Oddolne grupowanie skupień 333
- Przeprowadzanie hierarchicznej analizy skupień na macierzy odległości 335
- Dołączanie dendrogramów do mapy cieplnej 338
- Aglomeracyjna analiza skupień w bibliotece scikit-learn 339
- Wyznaczanie rejonów o dużej gęstości za pomocą algorytmu DBSCAN 340
- Podsumowanie 345
- Modelowanie złożonych funkcji przy użyciu sztucznych sieci neuronowych 348
- Jednowarstwowa sieć neuronowa - powtórzenie 349
- Wstęp do wielowarstwowej architektury sieci neuronowych 351
- Aktywacja sieci neuronowej za pomocą propagacji w przód 354
- Klasyfikowanie pisma odręcznego 356
- Zestaw danych MNIST 357
- Implementacja perceptronu wielowarstwowego 362
- Trenowanie sztucznej sieci neuronowej 371
- Obliczanie logistycznej funkcji kosztu 371
- Ujęcie intuicyjne algorytmu wstecznej propagacji 374
- Uczenie sieci neuronowych za pomocą algorytmu propagacji wstecznej 375
- Zbieżność w sieciach neuronowych 378
- Jeszcze słowo o implementacji sieci neuronowej 380
- Podsumowanie 380
- Biblioteka TensorFlow a skuteczność uczenia 382
- Czym jest biblioteka TensorFlow? 383
- W jaki sposób będziemy poznawać bibliotekę TensorFlow? 384
- Pierwsze kroki z biblioteką TensorFlow 384
- Praca ze strukturami tablicowymi 386
- Tworzenie prostego modelu za pomocą podstawowego interfejsu TensorFlow 387
- Skuteczne uczenie sieci neuronowych za pomocą wyspecjalizowanych interfejsów biblioteki TensorFlow 391
- Tworzenie wielowarstwowych sieci neuronowych za pomocą interfejsu Layers 392
- Projektowanie wielowarstwowej sieci neuronowej za pomocą interfejsu Keras 395
- Dobór funkcji aktywacji dla wielowarstwowych sieci neuronowych 400
- Funkcja logistyczna - powtórzenie 400
- Szacowanie prawdopodobieństw przynależności do klas w klasyfikacji wieloklasowej za pomocą funkcji softmax 402
- Rozszerzanie zakresu wartości wyjściowych za pomocą funkcji tangensa hiperbolicznego 403
- Aktywacja za pomocą prostowanej jednostki liniowej (ReLU) 405
- Podsumowanie 407
- Główne funkcje biblioteki TensorFlow 410
- Rzędy i tensory 410
- Sposób uzyskania rzędu i wymiarów tensora 411
- Grafy obliczeniowe 412
- Węzły zastępcze 414
- Definiowanie węzłów zastępczych 414
- Wypełnianie węzłów zastępczych danymi 415
- Definiowanie węzłów zastępczych dla tablic danych o różnych rozmiarach pakietów danych 416
- Zmienne 417
- Definiowanie zmiennych 417
- Inicjowanie zmiennych 419
- Zakres zmiennych 420
- Wielokrotne wykorzystywanie zmiennych 421
- Tworzenie modelu regresyjnego 423
- Realizowanie obiektów w grafie TensorFlow przy użyciu ich nazw 426
- Zapisywanie i wczytywanie modelu 428
- Przekształcanie tensorów jako wielowymiarowych tablic danych 430
- Wykorzystywanie mechanizmów przebiegu sterowania do tworzenia grafów 433
- Wizualizowanie grafów za pomocą modułu TensorBoard 436
- Zdobywanie doświadczenia w używaniu modułu TensorBoard 439
- Podsumowanie 440
- Podstawowe elementy splotowej sieci neuronowej 442
- Splotowe sieci neuronowe i hierarchie cech 442
- Splot dyskretny 444
- Podpróbkowanie 452
- Konstruowanie sieci CNN 454
- Praca z wieloma kanałami wejściowymi/barw 454
- Regularyzowanie sieci neuronowej metodą porzucania 457
- Implementacja głębokiej sieci splotowej za pomocą biblioteki TensorFlow 459
- Architektura wielowarstwowej sieci CNN 459
- Wczytywanie i wstępne przetwarzanie danych 460
- Implementowanie sieci CNN za pomocą podstawowego interfejsu TensorFlow 461
- Implementowanie sieci CNN za pomocą interfejsu Layers 471
- Podsumowanie 476
- Wprowadzenie do danych sekwencyjnych 478
- Modelowanie danych sekwencyjnych - kolejność ma znaczenie 478
- Przedstawianie sekwencji 478
- Różne kategorie modelowania sekwencji 479
- Sieci rekurencyjne służące do modelowania sekwencji 480
- Struktura sieci RNN i przepływ danych 480
- Obliczanie aktywacji w sieciach rekurencyjnych 482
- Problemy z uczeniem długofalowych oddziaływań 485
- Jednostki LSTM 486
- Implementowanie wielowarstwowej sieci rekurencyjnej przy użyciu biblioteki TensorFlow do modelowania sekwencji 488
- Pierwszy projekt - analiza sentymentów na zestawie danych IMDb za pomocą wielowarstwowej sieci rekurencyjnej 489
- Przygotowanie danych 489
- Wektor właściwościowy 492
- Budowanie modelu sieci rekurencyjnej 494
- Konstruktor klasy SentimentRNN 495
- Metoda build 495
- Metoda train 499
- Metoda predict 500
- Tworzenie wystąpienia klasy SentimentRNN 500
- Uczenie i optymalizowanie modelu sieci rekurencyjnej przeznaczonej do analizy sentymentów 501
- Drugi projekt - implementowanie sieci rekurencyjnej modelującej język na poziomie znaków 502
- Przygotowanie danych 503
- Tworzenie sieci RNN przetwarzającej znaki 506
- Konstruktor 506
- Metoda build 507
- Metoda train 509
- Metoda sample 510
- Tworzenie i uczenie modelu CharRNN 512
- Model CharRNN w trybie próbkowania 512
- Podsumowanie rozdziału i książki 513
Informacje o autorach 11
Informacje o recenzentach 13
Wstęp 15
Rozdział 1. Umożliwianie komputerom uczenia się z danych 23
Rozdział 2. Trenowanie prostych algorytmów uczenia maszynowego w celach klasyfikacji 39
Rozdział 3. Stosowanie klasyfikatorów uczenia maszynowego za pomocą biblioteki scikit-learn 67
Rozdział 4. Tworzenie dobrych zbiorów uczących - wstępne przetwarzanie danych 115
Rozdział 5. Kompresja danych poprzez redukcję wymiarowości 143
Rozdział 6. Najlepsze metody oceny modelu i strojenie parametryczne 181
Rozdział 7. Łączenie różnych modeli w celu uczenia zespołowego 209
Rozdział 8. Wykorzystywanie uczenia maszynowego w analizie sentymentów 241
Rozdział 9. Wdrażanie modelu uczenia maszynowego do aplikacji sieciowej 263
Rozdział 10. Przewidywanie ciągłych zmiennych docelowych za pomocą analizy regresywnej 287
Rozdział 11. Praca z nieoznakowanymi danymi - analiza skupień 319
Rozdział 12. Implementowanie wielowarstwowej sieci neuronowej od podstaw 347
Rozdział 13. Równoległe przetwarzanie sieci neuronowych za pomocą biblioteki TensorFlow 381
Rozdział 14. Czas na szczegóły - mechanizm działania biblioteki TensorFlow 409
Rozdział 15. Klasyfikowanie obrazów za pomocą splotowych sieci neuronowych 441
Rozdział 16. Modelowanie danych sekwencyjnych za pomocą rekurencyjnych sieci neuronowych 477
Skorowidz 515
Helion - inne książki
-
Bestseller Nowość Promocja
Ta książka ułatwi Ci zgłębienie koncepcji kryjących się za działaniem nowoczesnych baz danych. Dzięki niej zrozumiesz, w jaki sposób struktury dyskowe różnią się od tych w pamięci i jak działają algorytmy efektywnego utrzymywania struktur B drzewa na dysku. Poznasz implementacje pamięci masowej o strukturze dziennika. Znajdziesz tu również wyjaśnienie zasad organizacji węzłów w klaster baz danych i specyfiki środowisk rozproszonych. Dowiesz się, jak algorytmy rozproszone poprawiają wydajność i stabilność systemu i jak uzyskać ostateczną spójność danych. Ponadto w książce zaprezentowano koncepcje antyentropii i plotek, służące do zapewniania zbieżności i rozpowszechniania danych, a także mechanizm transakcji utrzymujący spójność logiczną bazy.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(53,40 zł najniższa cena z 30 dni)
53.40 zł
89.00 zł (-40%) -
Nowość Promocja
To kolejne, zaktualizowane i starannie uzupełnione wydanie docenionego podręcznika dla początkujących i doświadczonych specjalistów. Znajdziesz tu solidną dawkę podstawowej wiedzy i obszernie przedstawione informacje na temat najnowszych praktyk. Dowiesz się, jakie narzędzia SEO są najlepsze, poznasz również złożone szczegóły techniczne. Nauczysz się audytować i optymalizować witryny internetowe, zgłębisz zagadnienia analizy ROI, a także zapoznasz się z licznymi nowościami, dzięki którym opracujesz kompleksową strategię SEO i sprostasz wyzwaniom teraźniejszości i przyszłości w swoim biznesie.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(77,40 zł najniższa cena z 30 dni)
77.40 zł
129.00 zł (-40%) -
Nowość Promocja
Ta książka to drugie, zaktualizowane i rozszerzone wydanie przewodnika po kluczowych pojęciach psychologicznych w tworzeniu produktów i wrażeń, które mają bardziej intuicyjny i ukierunkowany na człowieka charakter. Szczegółowo przeanalizowano znane aplikacje i wrażenia użytkowników, aby pokazać, jak projektanci UX powinni kreować produkty dostosowane do sposobu, w jaki użytkownicy postrzegają i przetwarzają interfejsy cyfrowe. Poza prawami i zasadami opisanymi w psychologii dokładnie przedstawiono, jak ich zastosowanie przyczyni się do wyższej przydatności zaprojektowanego produktu.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(34,20 zł najniższa cena z 30 dni)
34.20 zł
57.00 zł (-40%) -
Bestseller Nowość Promocja
Trudno wyobrazić sobie dzisiejszy świat bez możliwości operowania na danych - tym samym bez arkuszy kalkulacyjnych, do których każdy z nas ma dostęp w swoich komputerach. Najpopularniejszy z nich, czyli Excel, jest masowo używany zarówno w firmach, jak i instytucjach publicznych, ale także w gospodarstwach domowych.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(23,94 zł najniższa cena z 30 dni)
23.94 zł
39.90 zł (-40%) -
Bestseller Nowość Promocja
Ta książka jest oficjalnym przewodnikiem po języku programowania systemów Rust, udostępnianym na licencji open source. Dzięki niej nauczysz się pisać szybsze i bardziej niezawodne oprogramowanie. Dowiesz się również, jak zapewnić sobie kontrolę nad niskopoziomowymi szczegółami wraz z wysokopoziomową ergonomią, co pozwoli Ci na zwiększenie produktywności i uniknięcie trudności związanych z językami niskiego poziomu. Oprócz przystępnie przekazanej wiedzy i niezliczonych przykładów kodu w książce znalazły się trzy rozdziały poświęcone budowaniu kompletnych projektów: gry w zgadywanie liczb, rustowej implementacji narzędzia wiersza poleceń i serwera wielowątkowego.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(77,40 zł najniższa cena z 30 dni)
77.40 zł
129.00 zł (-40%) -
Nowość Promocja
Wprowadzenie obserwowalności do systemów jest wyzwaniem technicznym i kulturowym. Dzięki tej praktycznej książce zrozumiesz wartość obserwowalnych systemów i nauczysz się praktykować programowanie sterowane obserwowalnością. Przekonasz się, że dzięki jej wdrożeniu zespoły mogą szybko i bez obaw dostarczać kod, identyfikować wartości odstające i nietypowe zachowania, a ponadto lepiej zrozumieją doświadczenia użytkownika. Znajdziesz tu szczegółowe wyjaśnienia, co jest potrzebne do uzyskania wysokiej obserwowalności, a także szereg wskazówek, jak ulepszyć istniejące rozwiązania i pomyślnie dokonać migracji ze starszych narzędzi, takich jak wskaźniki, monitorowanie i zarządzanie dziennikami. Dowiesz się również, jaki wpływ ma obserwowalność systemu na kulturę organizacji ― i odwrotnie.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(41,40 zł najniższa cena z 30 dni)
41.40 zł
69.00 zł (-40%) -
Nowość Promocja
Marzycie czasem, że potraficie latać niczym ptak? Szybowanie bez trudu ponad wierzchołkami drzew, wznoszenie się i opadanie, zabawa i uniki w trzecim wymiarze. Kiedy w Anglii wystukuję na klawiaturze niniejsze wyrazy, te „lecą” do chmury, gotowe „wylądować” w amerykańskim komputerze. Mogę „polecieć” wirtualnie z Oksfordu do Australii, patrząc po drodze na usytuowane „w dole” Alpy i Himalaje. Nie wiem, czy maszyny antygrawitacyjne rodem z fantastyki naukowej staną się kiedykolwiek rzeczywistością. Wątpię i nie chcę nawet snuć dalszych rozważań na ten temat. Książka, trzymając się naukowych faktów, przedstawia sposoby na pokonanie grawitacji, choć dosłownie uciec przed nią się nie da. Jak nam, ludziom, udało się z naszą technologią, i zwierzętom, z ich uwarunkowaniami biologicznymi, poradzić sobie z problemem oderwania się od stabilnego podłoża: z ucieczką, nawet jeśli tylko na jakiś czas lub częściowo, przed tyranią grawitacji? Jakie benefity w świecie natury niesie latanie?- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(41,40 zł najniższa cena z 30 dni)
41.40 zł
69.00 zł (-40%) -
Bestseller Nowość Promocja
Język programowania ogólnego przeznaczenia Python należy obecnie do najpopularniejszych na świecie. Skąd się bierze jego fenomen? Niewątpliwie kluczowe znaczenie ma tu bardzo czytelna składnia, mocno zbliżona do składni języka naturalnego. Czyni to Pythona dość łatwym do opanowania, także dla początkujących. Osoby bardziej doświadczone doceniają go za wszechstronność. Pythona można używać w różnych dziedzinach, takich jak analiza danych, sztuczna inteligencja, tworzenie stron internetowych, automatyka i automatyzacja, pisanie aplikacji mobilnych i wiele innych. Dodajmy do tego rozbudowany pakiet bibliotek standardowych i oto mamy (niemal) idealny język programowania.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(35,40 zł najniższa cena z 30 dni)
35.40 zł
59.00 zł (-40%) -
Bestseller Nowość Promocja
Dzięki tej książce ta trudna sztuka musi Ci się udać! Znajdziesz tu gruntowne, a przy tym zabawne wprowadzenie do tworzenia i używania struktur danych. Naukę oprzesz na przejrzystych schematach i dowcipnych porównaniach, aby już wkrótce móc tworzyć wydajniejszy i elastyczny kod. Nieistotne, jakim językiem programowania się posługujesz — podczas lektury zaimplementujesz za pomocą pseudokodu kilkanaście głównych struktur danych, w tym stosy, filtry Blooma, drzewa czwórkowe i grafy. Fantazyjne przykłady ułatwią Ci intuicyjne posługiwanie się tymi strukturami danych. Dowiesz się, jak indeksować przedmioty kolekcjonerskie, optymalizować wyszukiwanie za pomocą latającej wiewiórki, a nawet jak znaleźć najbliższy kubek kawy!- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(41,40 zł najniższa cena z 30 dni)
41.40 zł
69.00 zł (-40%) -
Nowość Promocja
Jeżeli jesteś pracownikiem dozoru lub elektromonterem albo po ukończeniu nauki planujesz zajmować się eksploatacją urządzeń elektroenergetycznych u pracodawcy lub w ramach własnej działalności, musisz posiadać odpowiednie kwalifikacje. Świadectwa kwalifikacyjne uprawniające Cię do samodzielnej eksploatacji urządzeń elektroenergetycznych „E” lub sprawowania dozoru nad ich eksploatacją „D” możesz uzyskać po pozytywnym zdaniu egzaminu kwalifikacyjnego URE Grupy 1. Ta książka ma za zadanie pomóc Ci się do niego przygotować.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(29,94 zł najniższa cena z 30 dni)
29.94 zł
49.90 zł (-40%)
Dzięki opcji "Druk na żądanie" do sprzedaży wracają tytuły Grupy Helion, które cieszyły sie dużym zainteresowaniem, a których nakład został wyprzedany.
Dla naszych Czytelników wydrukowaliśmy dodatkową pulę egzemplarzy w technice druku cyfrowego.
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Druk na żądanie":
- usługa obejmuje tylko widoczną poniżej listę tytułów, którą na bieżąco aktualizujemy;
- cena książki może być wyższa od początkowej ceny detalicznej, co jest spowodowane kosztami druku cyfrowego (wyższymi niż koszty tradycyjnego druku offsetowego). Obowiązująca cena jest zawsze podawana na stronie WWW książki;
- zawartość książki wraz z dodatkami (płyta CD, DVD) odpowiada jej pierwotnemu wydaniu i jest w pełni komplementarna;
- usługa nie obejmuje książek w kolorze.
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep@helion.pl
Książka drukowana
Oceny i opinie klientów: Python. Uczenie maszynowe. Wydanie II Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili (12) Weryfikacja opinii następuję na podstawie historii zamówień na koncie Użytkownika umieszczającego opinię. Użytkownik mógł otrzymać punkty za opublikowanie opinii uprawniające do uzyskania rabatu w ramach Programu Punktowego.
(6)
(3)
(1)
(0)
(1)
(1)
Oceny i opinie poprzednich wydań
więcej opinii
ukryj opinie