Uczenie maszynowe
Machine learning, Python i data science. Wprowadzenie
- Szczegóły
- Kategoria: Uczenie maszynowe
Uczenie maszynowe kojarzy się z dużymi firmami i rozbudowanymi zespołami. Prawda jest taka, że obecnie można samodzielnie budować zaawansowane rozwiązania uczenia maszynowego i korzystać do woli z olbrzymich zasobów dostępnych danych. Trzeba tylko mieć pomysł i... trochę podstawowej wiedzy.
Tymczasem większość opracowań na temat uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji wymaga biegłości w zaawansowanej matematyce. Utrudnia to naukę tego zagadnienia, mimo że uczenie maszynowe jest coraz powszechniej stosowane w projektach badawczych i komercyjnych.
Ta praktyczna książka ułatwi Ci rozpoczęcie wdrażania rozwiązań rzeczywistych problemów związanych z uczeniem maszynowym.
Zawiera przystępne wprowadzenie do uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, a także sposoby wykorzystania Pythona i biblioteki scikit-learn, uwzględniające potrzeby badaczy i analityków danych oraz inżynierów pracujących nad aplikacjami komercyjnymi. Zagadnienia matematyczne ograniczono tu do niezbędnego minimum, zamiast tego skoncentrowano się na praktycznych aspektach algorytmów uczenia maszynowego. Dokładnie opisano, jak konkretnie można skorzystać z szerokiej gamy modeli zaimplementowanych w dostępnych bibliotekach.
W książce między innymi:
- podstawowe informacje o uczeniu maszynowym,
- najważniejsze algorytmy uczenia maszynowego,
- przetwarzanie danych w uczeniu maszynowym,
- ocena modelu i dostrajanie parametrów,
- łańcuchy modeli i hermetyzacja przepływu pracy,
- przetwarzanie danych tekstowych.
Python i uczenie maszynowe: programowanie do zadań specjalnych!
Dr Andreas Müller zajmował się uczeniem maszynowym aplikacji rozpoznawania obrazów w Amazonie, później dołączył do Center for Data Science na New York University. Jest jednym z głównych autorów biblioteki scikit-learn i kilku innych pakietów uczenia maszynowego.
Sarah Guido jest analitykiem danych. Pracowała w kilku w start-upach. Jest ceniona za znakomite wystąpienia na prestiżowych konferencjach.
Pobierz darmowy fragment
Rozmiar: 2,6 MB
- Eksploracja danych za pomocą Excela. Metody uczenia maszynowego krok po kroku - [13 luty 2024]
- Analityk danych. Przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym - [26 październik 2023]
- Przetwarzanie języka naturalnego w praktyce. Przewodnik po budowie rzeczywistych systemów NLP - [16 sierpień 2023]
- Podręcznik architekta rozwiązań. Poznaj reguły oraz strategie projektu architektury i rozpocznij niezwykłą karierę. Wydanie II - [01 sierpień 2023]
- Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. Wydanie III - [04 lipiec 2023]
