Machine learning, Python i data science. Wprowadzenie
Indeks katalogowy: 9788383227511
- Dostępność: Dostępne
- Czas dostawy: Realizacja 2-3 dni
- Dostawa: od 10,99 zł (Paczkomaty)
- Kategoria:
- Liczba stron:
- 320
- Rok Wydania:
- 2023
- Typ oferty:
- Pozostałe
- Wydanie:
- 1
- Wydawnictwo:
- Autor ksiązki:
- Komponent opis:
- Oprawa test:
79,00 zł -25% 59,25 zł brutto / SZT
Najniższa cena z 30 dni przed aktualną obniżką: 56,29 zł / SZT +5%
Produkt - zakładka 1
Atrakcyjne rabaty Najszersza oferta Solidne doświadczenie Szybka realizacja zamówień
Opis
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.
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.
Szczegóły
Kategoria: | |
Liczba stron: |
|
Kod EAN: |
|
Rok Wydania: |
|
Typ oferty: |
|
Wydanie: |
|
Wydawnictwo: | |
Autor ksiązki: | |
Komponent opis: | |
Oprawa test: |
Zapytaj o produkt
Dostawa
Za pobraniem FedEX : | od 18,00 zł |
Za pobraniem kurier DPD : | od 20,00 zł |
Paczkomaty : | od 10,99 zł |
DPD Pickup : | od 17,00 zł |
Kurier DPD : | od 17,00 zł |
FEDEX : | od 16,00 zł |