Python Machine learning i deep learning Biblioteki scikit-learn i TensorFlo

Python Machine learning i deep learning Biblioteki scikit-learn i TensorFlow 2.

• Autor: Raschka Sebastian , Mirjalili Vahid
• Wydawnictwo: Helion
• Rok wydania: 2021
• Ilość stron: 672
• Oprawa: Miękka
• EAN: 9788328370012

Uczenie maszynowe jest jedną z najbardziej fascynujących technologii naszych czasów - rozwojem jego najróżniejszych zastosowań zajmują się tacy giganci jak Google, Facebook, Apple, Amazon czy IBM. Uczenie maszynowe otwiera zupełnie nowe możliwości i powoli staje się nieodzowne: wystarczy wymienić asystenty głosowe w smartfonach, chatboty ułatwiające klientom wybór produktu, a także sieci ułatwiające podejmowanie decyzji o inwestycjach giełdowych, filtrujące niechciane wiadomości e-mail czy wspomagające diagnostykę medyczną.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).W książce między innymi:platformy, modele i techniki uczenia maszynowegowykorzystywanie biblioteki scikit-learn i TensorFlowsieci neuronowe, sieci GAN i inneprzygotowywanie danych dla modeli uczenia maszynowegoocena i strojenie modelianalizy: regresyjna, skupień i sentymentówUczenie głębokie z Pythonem: zrozum i zastosuj!