TWÓJ KOSZYK

Koszyk jest pusty
ksiazka tytuł: Praktyczne uczenie nienadzorowane przy użyciu języka Python autor: Patel Ankur A.
DOSTAWA WYŁĄCZNIE NA TERYTORIUM POLSKI

FORMY I KOSZTY DOSTAWY
  • 0,00 zł
  • 0,00 zł
  • 9,50 zł
  • 12,50 zł
  • 0,00 zł
  • 9,90 zł
  • 11,00 zł
  • 0,00 zł
  • 6,90
  • 9,90

Praktyczne uczenie nienadzorowane przy użyciu języka Python

Jak budować użytkowe rozwiązania uczenia maszynowego na podstawie nieoznakowanych danych
(oryginalnie: Hands-On Unsupervised Learning Using Python: How to Build Applied Machine Learning Solutions from Un)
Wersja papierowa
Wydawnictwo: Promise
ISBN: 978-83-7541-426-4
Format: 17.0x23.0cm
Liczba stron: 362
Oprawa: Miękka
Wydanie: 2020 r.
Język: polski

Dostępność: dostępny
79,80 zł 71,80 zł

Wielu ekspertów branżowych uważa uczenie nienadzorowane za kolejną granicę w dziedzinie sztucznej inteligencji, która może stanowić klucz do pełnej sztucznej inteligencji. Ponieważ większość danych na świecie jest nieoznakowana, nie można do nich zastosować konwencjonalnego uczenia nadzorowanego. Z kolei uczenie nienadzorowane może być stosowane wobec nieoznakowanych zbiorów danych w celu odkrycia istotnych wzorców ukrytych głęboko w tych danych, które dla człowieka mogą być niemal niemożliwe do odkrycia.
Autor Ankur Patel pokazuje, jak stosować uczenie nienadzorowane przy wykorzystaniu dwóch prostych platform dla języka Python: Scikit-learn oraz TensorFlow (wraz z Keras). Dzięki dołączonemu kodowi i praktycznym przykładom analitycy danych będą mogli identyfikować trudne do znalezienia wzorce w danych i odkrywać dogłębne zależności biznesowe, wykrywać anomalie, przeprowadzać automatyczną selekcję zmiennych i generować syntetyczne zbiory danych. Wystarczy znajomość programowania i nieco doświadczenia w uczeniu maszynowym, aby zająć się:
• Porównywaniem mocnych i słabych stron różnych podejść do uczenia maszynowego: uczenia nadzorowanego, nienadzorowanego i wzmacnianego.
• Przygotowywaniem i zarządzaniem projektami uczenia maszynowego.
• Budowaniem systemu wykrywania anomalii w celu wychwycenia oszustwa dotyczącego kard kredytowych.
• Rozdzielaniem użytkowników na wydzielone i jednorodne grupy.
• Przeprowadzaniem uczenia pół-nadzorowanego.
• Opracowywaniem systemów polecania filmów z użyciem ograniczonych automatów Boltzmanna.
• Generowaniem syntetycznych obrazów przy użyciu generujących sieci antagonistycznych.
„Badacze, inżynierowie i studenci docenią tę książkę pełną praktycznych technik uczenia nienadzorowanego, napisaną prostym językiem z nieskomplikowanymi przykładami w języku Python, które można szybko i skutecznie implementować.”
–Sarah Nagy
Główny analityk danych w firmie Edison
Ankur A. Patel jest wiceprezesem ds. informatyki analitycznej w firmie 7Park Data, wspieranej przez firmę inwestycyjną Vista Equity Partners. W firmie 7Park Data, Ankur i jego zespół analizy danych wykorzystują dane alternatywne do opracowywania produktów związanych z danymi dla funduszy hedgingowych i korporacji oraz rozwijają usługi uczenia maszynowego dla klientów firmowych.

 

Newsletter

Newsletter
Zapisz Wypisz

Klikając "Zapisz" zgadzasz się na przesyłanie na udostępniony adres e-mail informacji handlowych, tj. zwłaszcza o ofertach, promocjach w formie dedykowanego newslettera.

Płatności

Kanały płatności

Sklep Internetowy Zinamon.pl akceptuje płatności:

  • płatność elektroniczna eCard (karta płatnicza, ePrzelew)
  • za pobraniem - przy odbiorze przesyłki należność pobiera listonosz lub kurier