eBook

Praktyczne uczenie nienadzorowane przy użyciu języka Python

79.80 zł

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...

  • Wydawca:Promise
  • Data wydania:2020
  • Stron:362
  • ISBN:978-83-7541-427-1
  • Języki:polski
Dostępne formaty

Zakup obejmuje wszystkie dostępne formaty książki


Description

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.

Phillip Siphron

Diam, urna, ornare leo facilisis suspendisse eu rutrum id augue cursus tincidunt nisl eget ornare pharetra ac pharetra, pulvinar ipsum.

More Details

50 Reviews 4.9

Your rating & review

Good book, I understood many important theories from the book.

  • 5 Stars (35)
  • 4 Stars (10)
  • 3 Stars (3)
  • 2 Stars (2)
  • 1 Stars (0)

Reviews

Admin

Muaz Bin

5
⋅ Nov 5, 2021

A Storytelling Workbook is a gem for anyone looking to enhance their narrative skills! The exercises are engaging and practical, making it easy to dive into storytelling with confidence. A must-have for aspiring writers!

Admin

Ryan Aminoff

5
⋅ Nov 5, 2021

A Storytelling Workbook is a fantastic resource for honing storytelling skills! It's packed with creative exercises that spark inspiration and help build strong narrative techniques. Highly recommended for writers at any level!

Image Image Image
Kup: 79.80 zł