Uczenie maszynowe w Pythonie

Uczenie maszynowe w Pythonie

ATENEUM

Uczenie maszynowe i nauka o danych są dziś ogromnie popularne. Dziedziny te szybko się rozwijają, a poszczególne techniki uczenia maszynowego znajdują coraz więcej różnorodnych zastosowań. Wiedza, którą można uzyskać dzięki odpowiedniemu przygotowaniu danych i ich eksploracji, często jest bezcenna. Umiejętność ich analizy oraz wiedza o możliwych sposobach rozwiązywania problemów napotykanych podczas uczenia maszynowego są więc dużymi atutami i mogą być wykorzystywane w wielu gałęziach nauki, techniki i biznesu. Z tego zwięzłego przewodnika po technikach uczenia maszynowego opartego na strukturalnych danych skorzystają programiści, badacze, osoby zajmujące się nauką o danych oraz twórcy systemów sztucznej inteligencji. Znalazł się tu wyczerpujący opis procesu uczenia maszynowego i klasyfikacji danych strukturalnych. Przedstawiono też metody klastrowania danych, analizy regresji, redukcji wymiarowości oraz inne ważne zagadnienia. Prezentowane treści zostały zilustrowane uwagami, tabelami i przykładami kodu. Nie zabrakło opisu przydatnych bibliotek, niezwykle użytecznych w pracy analityka danych. W efekcie książka pozwala na szybkie rozwiązywanie różnego rodzaju problemów związanych z przetwarzaniem danych strukturalnych.

Uczenie maszynowe w Pythonie

Dz CE|Zgodne z EN-71 Certyfikat CE|Zgodne z EN-71

Ostrzeżenie. Nieodpowiednia dla dzieci poniżej 3 lat. Proszę zachować

opakowanie ze względu na zawarte informacje. Opakowanie nie służy do zabawy. Korzystać pod nadzorem osoby dorosłej.

Posiada znak CE potwierdzający spełnienie wymagań dyrektywy Unii Europejskiej dla tego typu urządzeń.