57,79 

Praktyczne uczenie nienadzorowane przy użyciu języka Python

Jak budować użytkowe rozwiązania uczenia maszynowego na podstawie nieoznakowanych danych.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 uczenCzytaj więcej

  • Wydawnictwo: APN Promise
  • Data premiery: 2020-07-22
  • Okładka: miękka
  • Liczba stron: 390
  • Wymiary: 230 x 170
Jak budować użytkowe rozwiązania uczenia maszynowego na podstawie nieoznakowanych danych.
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.
Zobacz więcej
Dane szczegółowe
Identyfikator produktu
2848866
Tytuł
Praktyczne uczenie nienadzorowane przy użyciu języka Python
Wydawnictwo
Język
polski
Język oryginału
angielski
Liczba stron
390
Typ okładki
miękka
Wydanie
I
Data premiery
2020-07-22
Rok wydania
2020
Wymiary
230 x 170
Waga
0.58 kg
Wysokość
19 mm
Długość
230 mm
Głębokość
170 mm
Nasza cena
57,79 zł
Powiązane tematy:
Zobacz więcej
Informacje dotyczące bezpieczeństwa i produktów
Informacje o producencie
Pełna nazwa producenta
APN Promise
Adres pocztowy
02-672 Warszawa Domaniewska 44a
Email
biuro@promise.pl
Telefon
23 355 16 00
Kraj pochodzenia produktu
Polska
Osoba odpowiedzialna w UE
Nazwisko lub nazwa podmiotu
APN Promise
Adres pocztowy
02-672 Warszawa Domaniewska 44a
Email
biuro@promise.pl
Telefon
23 355 16 00
Zobacz więcej
Bądź pierwszy!
Twoja recenzja produktu “Praktyczne uczenie nienadzorowane przy użyciu języka Python” będzie bardzo przydatna dla innych użytkowników.
Napisz recenzję
Recenzje produktów są zarządzane przez stronę trzecią w celu weryfikacji autentyczności i zgodności z naszymi wytycznymi dotyczącymi ocen i recenzji
Recenzje
Każdą z recenzji weryfikujemy na trzy sposoby:
  • Klient zweryfikowany
    Autorzy recenzji z tym oznaczeniem są naszymi klientami. Kupili ten produkt w sklepie tantis.pl.
  • Klient niezweryfikowany
    Autorzy recenzji z tym oznaczeniem są naszymi użytkownikami, ale nie możemy potwierdzić, że kupili ten produkt w sklepie tantis.pl.
  • Recenzja Zweryfikowana
    Potwierdzamy, że prezentowana opinia może dotyczyć danego produktu i zawiera elementy jego recenzji.

Dostawa i płatność

InPost Paczkomat® 24/7
data dostawy 20. listopada, czwartek
bezpłatna dostawa od 249,00 zł
13,49 zł Pobranie 5,00 zł
DPD Automaty
data dostawy 21. listopada, piątek
bezpłatna dostawa od 249,00 zł
5,99 zł
InPost Kurier
data dostawy 20. listopada, czwartek
bezpłatna dostawa od 249,00 zł
15,49 zł Pobranie 5,00 zł
Kurier GLS
data dostawy 20. listopada, czwartek
bezpłatna dostawa od 249,00 zł
13,99 zł Pobranie 5,00 zł
DPD Pickup Żabka i inne
data dostawy 21. listopada, piątek
bezpłatna dostawa od 249,00 zł
8,99 zł
Pocztex Kurier
data dostawy 20. listopada, czwartek
bezpłatna dostawa od 249,00 zł
14,49 zł Pobranie 6,00 zł
Pocztex - punkty odbioru
data dostawy 20. listopada, czwartek
bezpłatna dostawa od 199,00 zł
11,99 zł
DPD Kurier
data dostawy 20. listopada, czwartek
bezpłatna dostawa od 249,00 zł
13,99 zł Pobranie 5,50 zł
ORLEN Paczka
data dostawy 20. listopada, czwartek
bezpłatna dostawa od 249,00 zł
10,99 zł
InPost International
data dostawy 27. listopada, czwartek
39,99 zł
Odbiór osobisty w Bielsku-Białej - ul. Londzina 57
data dostawy 20. listopada, czwartek
0,00 zł
Odbiór osobisty w Krakowie - ul. Podwale 1
data dostawy 20. listopada, czwartek
0,00 zł