1. Главная
  2. Каталог
  3. Книги
  4. Информатика. Вычислительная техника. Радиоэлектроника
  5. СУБД, Языки и среды программирования
  6. Машинное обучение с помощью Python для всех. Руководство по созданию систем машинного обучения: от основ до мощных инструментов

Машинное обучение с помощью Python для всех. Руководство по созданию систем машинного обучения: от основ до мощных инструментов
12+

Феннер Марк

Серия: Мировой компьютерный бестселлер

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

Осталось 2 шт.

2661,00р.

-20% после регистрации

В наличии в 2 магазинах

Цена в магазине может отличаться
от цены, указанной на сайте.

Поделиться ссылкой в:

Издательство:Эксмо

ISBN:978-5-04-187899-3

Штрих-код:9785041878993

Страниц:672

Тип обложки:Твердая

Год:2024

НДС:10%

Вес:1167 г

Размер (мм):235 x 162 x 40

Возраст:от 12 лет

Код:254233

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.
Поделиться ссылкой в: