tr?id=1184202762662706&ev=PageView&noscript=1

Wprowadzenie do uczenia maszynowego według Esposito

Indeks katalogowy: 9788375414226

  • Dostępność: Brak
  • Czas dostawy: Realizacja do 15 dni
  • Dostawa: od 8,99 zł (DPD Pickup punkt odbioru/automat paczkowy/Żabka (Przewidywany czas dostawy: 1-2 dni robocze))
79,80 zł -25% 59,85 zł brutto / SZT
Najniższa cena z 30 dni przed aktualną obniżką: 55,86 zł / SZT +7%
Produkt - zakładka 1
Atrakcyjne rabaty Atrakcyjne rabaty ponad 200 wydawców i producentów Najszersza oferta Solidne doświadczenie Solidne doświadczenie Szybka realizacja zamówień Szybka realizacja zamówień
Opis

Opanuj koncepcje uczenia maszynowego i rozwiązuj rzeczywiste problemyUczenie maszynowe stwarza niesamowite możliwości, a książka Wstęp do uczenia maszynowego zawiera praktyczną wiedzę o ich wykorzystaniu. Dino i Francesco Esposito zaczynają od krótkiego omówienia podstawowych zagadnień sztucznej inteligencji oraz zasad każdego projektu uczenia maszynowego. Następnie wprowadzają do potężnej bi-blioteki ML.NET opracowanej przez firmę Microsoft.
Omawiają między innymi przetwarzanie danych, uczenie i weryfikację. Prezentują rodziny algorytmów, które można uczyć w celu rozwiązywania rzeczywistych problemów, a także techniki uczenia głębokiego wykorzystujące sieci neuronowe. Na koniec autorzy omawiają wartościowe usługi czasu wykonywania, dostępne za pośrednictwem chmury obliczeniowej Azure, a także rozważają długoterminowe perspektywy biznesowe związane z uczeniem maszynowym.
• Zgłębianie zasad uczenia się ludzi oraz budowy inteligent­nego oprogramowania
• Odkrycie problemów, które można rozwiązać z wykorzystaniem uczenia maszynowego
• Zrozumienie potoku uczenia maszynowego, czyli kroków prowadzących do uzyskania gotowego modelu
• Użycie AutoML w celu automatycznego wybrania najlepszego potoku dla dowolnego problemu i zbioru danych
• Opanowanie biblioteki ML.NET, zaimplementowanie jej potoku oraz wykorzystanie zadań i algorytmów
• Zgłębianie matematycznych podstaw uczenia maszynowego
• Prognozowanie, ulepszanie sposobów podejmowania decyzji i stosowanie metod probabilistycznych
• Grupowanie danych poprzez klasyfikację i klasteryzację
• Poznanie podstaw uczenia głębokiego, włącznie z projektowaniem sieci neuronowych
• Wykorzystanie usług w chmurze AI w celu szybszego tworzenia lepszych rzeczywistych rozwiązań

O tej książce
• Dla programistów chcących zdobyć umiejętności z zakresu analizy danych, jak i dla analityków danych, którzy chcą zdobyć odpowiednie umiejętności programistyczne
• Zawiera przykłady uczenia maszynowego wykorzystujące bibliotekę ML.NET

O autorach
Dino Esposito, 14-krotny Microsoft MVP, jest autorem ponad 20 książek, w tym Microsoft .NET: Architecting Applications for the Enterprise. Od 22 lat jest felietonistą w „Cutting Edge”, a także prowadzi regularne wykłady na różnych wydarze-niach branżowych na całym świecie. Od ponad 25 lat jest programistą, obecnie koncentruje się na sztucznej inteligen-cji w kontekście inteligentnych rozwiązań dla miast i energetyki, pracując na stanowisku stratega do spraw korpora-cyjnych rozwiązań cyfrowych w BaxEnergy.
Francesco Esposito jest 21-letnim programistą zajmującym się zagadnieniami zaawansowanej matematyki i nauk o danych; interesuje się przede wszystkim hydrologią i służbą zdrowia. Jest twórcą Youbiquitous, firmy zajmującej się oprogramowaniem i sztuczną inteligencją.
Cały przykładowy kod, włącznie z kompletnymi aplikacjami, jest dostępny pod adresemMicrosoftPressStore.com/IntroMachineLearning/downloadsIlustracja na okładce Andrey Pronin/Alamy Stock Vector
Szczegóły
Cechy produktu
Liczba stron:
  • 448
Kod EAN:
  • 9788375414226
Rok Wydania:
  • 2020
Typ oferty:
  • Pozostałe
Wydanie:
  • 1
Wydawnictwo:
Autor książki:
Komponent opis:
Podmiot Odpowiedzialny:
  • APN PROMISE S.A. ul. DOMANIEWSKA 44A 02-672 WARSZAWA E-mail biuro@promise.pl Telefon 22 355 16 00
Oprawa:
Zapytaj o produkt
Dostawa
InPost Paczkomat ® 24/7 ( Przewidywany czas dostawy: 1 dzień roboczy ) : od 12,99 zł
Kurier DPD (Przewidywany czas dostawy: 1-2 dni robocze) : od 17,00 zł
FEDEX (Przewidywany czas dostawy: 1-2 dni robocze) : od 16,00 zł
DPD Pickup punkt odbioru/automat paczkowy/Żabka (Przewidywany czas dostawy: 1-2 dni robocze) : od 8,99 zł
Kurier InPost : od 14,00 zł