Цена снижена! Машинное обучение с помощью Python для всех. Руководство по созданию систем машинного обучения: от основ до мощных Увеличить

Машинное обучение с помощью Python для всех. Руководство по созданию систем машинного обучения: от основ до мощных

44400213

Новый товар

Полное руководство для понимания и создания систем машинного обучения с помощью Python.

'Машинное обучение с помощью Python для всех' поможет вам овладеть

Подробнее

отправка в течение 12-17 рабочих дней

Цена со скидкой:
32,64 €

-45%

Цена без скидки:
59,35 €

Характеристики

Автор Марк Феннер
Серия Мировой компьютерный бестселлер
Переплет твердый
Оформление частичная лакировка
Язык издания русский
Возрастные ограничения 12+
Год издания 2024
ISBN 978-5-04-187899-3
Страниц 672
Формат 24.5x16.5x3.8 см
Бумага офсетная
Иллюстрации ч/б иллюстрации
Переводчик Райтман М. А.

Описание

Полное руководство для понимания и создания систем машинного обучения с помощью Python.

'Машинное обучение с помощью Python для всех' поможет вам овладеть процессами, шаблонами и стратегиями, необходимыми для создания эффективных систем обучения, даже если вы абсолютный новичок. Если вы немного знакомы с написанием кода на Python, эта книга для вас, независимо от того, насколько глубоко вы знаете математику.
Мы начнем с понятия машинного обучения и того, что можно сделать с его помощью, введем ключевые математические и вычислительные темы на понятном языке, помогая пройти первые шаги по созданию, обучению и оценке систем. Шаг за шагом вы освоите компоненты практической системы обучения, расширите ваш инструментарий и изучите некоторые из самых сложных и интересных методик. Это руководство полезно для любой системы обучения, которую вы будете использовать.
Доктор Марк Э. Феннер с 1999 года преподает информатику и математику, работает в области науки о данных. Марк разрабатывал учебные программы для крупных компаний, небольших консалтинговых фирм и научно-исследовательских лабораторий национального уровня. Он имеет степень доктора в области компьютерных наук.

Вы научитесь:
• Понимать алгоритмы, модели и основные концепции машинного обучения.
• Реалистично оценивать производительность систем машинного обучения.
• Настраивать производительность системы.
• Применять методы машинного обучения к изображениям и тексту.
• Взаимодействовать с нейронными сетями и графическими моделями.
• Разрабатывать функции для сглаживания данных и придания им полезной формы.
• Пользоваться библиотекой Python scikit-learn и другими мощными инструментами.
Вам может быть интересно: