Wprowadzenie do uczenia maszynowego według Esposito

Promise
Wprowadzenie do uczenia maszynowego według Esposito
Wysyłka:
1 - 3 dni robocze + czas dostawy
Sugerowana cena
79,80 PLN
Nasza cena
51,80 PLN
Oszczędzasz 36%
Najniższa cena w ciągu ostatnich 30 dni: 48,69 zł

Opanuj koncepcje uczenia maszynowego i rozwiązuj rzeczywiste problemy Uczenie maszynowe stwarza niesamowite możliwości, a książka Wprowadzenie 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. Następ-nie wprowadzają do potężnej biblioteki ML.NET opracowanej przez firmę Microsoft. Omawiają między innymi przetwarzanie danych, uczenie i weryfikację. Prezentują rodziny algorytmów, które można uczyć w celu rozwią-zywania rzeczywistych problemów, a także techniki uczenia głębokiego wykorzystujące sieci neuronowe. Na koniec autorzy omawiają wartościowe usługi czasu wykonywania, dostępne za pośrednictwem chmury obli-czeniowej Azure, a także rozważają długoterminowe perspektywy biznesowe związane z uczeniem maszyno-wym. Dino Esposito, 14-krotnie wyróżniony tytułem Microsoft MVP, oraz Francesco Esposito ułatwią nam: ? Zgłębianie poznanych 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 książce ? Dla profesjonalistów zamierzających tworzyć aplikacje wykorzystujące uczenie maszynowe: zarówno dla programistów chcących zdobyć umiejętności z zakresu analizy danych, jak i dla analityków danych, którzy chcą zdobyć odpowiednie umiejętności programistyczne ? Zawiera przykładowe scenariusze kodu uczenia maszynowego wykorzystujące bibliotekę ML.NET O autorach Dino Esposito, 14-krotnie wyróżniony tytułem Microsoft MVP, jest autorem ponad 20 książek, włącznie z best-sellerem wydawnictwa Microsoft Press, zatytułowanym Microsoft .NET: Architecting Applications for the Enter-prise. Od 22 lat jest autorem kolumny ?Cutting Edge?, a także prowadzi regularne wykłady w firmie Microsoft i na niezależnych wydarzeniach branżowych na całym świecie. Od ponad 25 lat jest programistą, a obecnie kon-centruje się na sztucznej inteligencji w kontekście inteligentnych rozwiązań dla miast i energetyki, pracując na stanowisku stratega do spraw korporacyjnych rozwiązań cyfrowych w BaxEnergy. Francesco Esposito jest 21-letnim programistą zawieszonym między zagadnieniami zaawansowanej matema-tyki i tajnikami nauk o danych. Interesuje się przede wszystkim hydrologią i służbą zdrowia. Francesco założył Youbiquitous, firmę zajmującą się oprogramowaniem i sztuczną inteligencją, a także prowadzi małą firmę in-westycyjną. Cały przykładowy kod, włącznie z kompletnymi aplikacjami, jest dostępny pod adresem MicrosoftPressStore.com/IntroMachineLearning/downloads Obraz na okładce autorstwa Andrey?a Pronin/aAlamy Stock Vector

Szczegóły

  • Rok wydania: 2020
  • Format: 17.0x23.0cm
  • Oprawa: Kartonowa Foliowana
  • Tytuł: Wprowadzenie do uczenia maszynowego według Esposito
    Autor: Dino Esposito, Francesco Esposito
    Wydawnictwo: Promise
    ISBN: 9788375414226
    Tytuł oryginału: Introducing Machine Learning (Developer Reference) 1st Edition
    Język oryginału: angielski
    Tłumacz: Zatorska Joanna
    Języki: polski
    Rok wydania: 2020
    Ilość stron: 448
    Format: 17.0x23.0cm
    Oprawa: Kartonowa Foliowana
    Waga: 0.71 kg

    Recenzje

    Klienci, którzy kupili oglądany produkt kupili także: