Idézet: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!

Idézet:A kódrészlet megtekintéséhez be kell jelentkezned, vagy nincs jogosultságod a tartalom megtekintéséhez.

Idézet:A kódrészlet megtekintéséhez be kell jelentkezned, vagy nincs jogosultságod a tartalom megtekintéséhez.