Marcin Mazureknarzędzia online · artykuły · księgarniaRSS
Okładka: Python. Uczenie maszynowe w przykładach. TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn. Wydanie IIITylna okładka: Python. Uczenie maszynowe w przykładach. TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn. Wydanie III

Python. Uczenie maszynowe w przykładach. TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn. Wydanie III

Autor: Yuxi (Hayden) Liu

Tłumacz: Andrzej Watrak

Helionebook

59,50 zł 119,00 zł -50%

Kup w księgarni Helion

Czytaj fragmentPobierz PDF

Kategorie
Machine Learning, PyTorch, Scikit-learn
Wydawca
Helion
Rodzaj
ebook
Format
165x235
Stron
424
Data wydania
2022-06-28
ISBN
978-83-283-8871-0
Tytuł oryginału
Python Machine Learning By Example: Build intelligent systems using Python, TensorFlow 2, PyTorch, and scikit-learn, 3rd Edition
Seria
Najlepsi piłkarze świata
Formaty
PDF (8,5MB) · ePub (13,7MB) · Mobi (13,3MB)

Fragment książki — 30 stron

Kliknij stronę, żeby powiększyć. Całość możesz przeczytać online albo pobrać jako PDF. Fragment udostępniony przez wydawcę.

  • Fragment „Python. Uczenie maszynowe w przykładach. TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn. Wydanie III” — strona 1 z 301
  • Fragment „Python. Uczenie maszynowe w przykładach. TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn. Wydanie III” — strona 2 z 302
  • Fragment „Python. Uczenie maszynowe w przykładach. TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn. Wydanie III” — strona 3 z 303
  • Fragment „Python. Uczenie maszynowe w przykładach. TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn. Wydanie III” — strona 4 z 304
  • Fragment „Python. Uczenie maszynowe w przykładach. TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn. Wydanie III” — strona 5 z 305
  • Fragment „Python. Uczenie maszynowe w przykładach. TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn. Wydanie III” — strona 6 z 306
  • Fragment „Python. Uczenie maszynowe w przykładach. TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn. Wydanie III” — strona 7 z 307
  • Fragment „Python. Uczenie maszynowe w przykładach. TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn. Wydanie III” — strona 8 z 308
  • Fragment „Python. Uczenie maszynowe w przykładach. TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn. Wydanie III” — strona 9 z 309
  • Fragment „Python. Uczenie maszynowe w przykładach. TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn. Wydanie III” — strona 10 z 3010
  • Fragment „Python. Uczenie maszynowe w przykładach. TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn. Wydanie III” — strona 11 z 3011
  • Fragment „Python. Uczenie maszynowe w przykładach. TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn. Wydanie III” — strona 12 z 3012
  • Fragment „Python. Uczenie maszynowe w przykładach. TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn. Wydanie III” — strona 13 z 3013
  • Fragment „Python. Uczenie maszynowe w przykładach. TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn. Wydanie III” — strona 14 z 3014
  • Fragment „Python. Uczenie maszynowe w przykładach. TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn. Wydanie III” — strona 15 z 3015
  • Fragment „Python. Uczenie maszynowe w przykładach. TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn. Wydanie III” — strona 16 z 3016
  • Fragment „Python. Uczenie maszynowe w przykładach. TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn. Wydanie III” — strona 17 z 3017
  • Fragment „Python. Uczenie maszynowe w przykładach. TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn. Wydanie III” — strona 18 z 3018
  • Fragment „Python. Uczenie maszynowe w przykładach. TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn. Wydanie III” — strona 19 z 3019
  • Fragment „Python. Uczenie maszynowe w przykładach. TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn. Wydanie III” — strona 20 z 3020
  • Fragment „Python. Uczenie maszynowe w przykładach. TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn. Wydanie III” — strona 21 z 3021
  • Fragment „Python. Uczenie maszynowe w przykładach. TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn. Wydanie III” — strona 22 z 3022
  • Fragment „Python. Uczenie maszynowe w przykładach. TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn. Wydanie III” — strona 23 z 3023
  • Fragment „Python. Uczenie maszynowe w przykładach. TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn. Wydanie III” — strona 24 z 3024
  • Fragment „Python. Uczenie maszynowe w przykładach. TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn. Wydanie III” — strona 25 z 3025
  • Fragment „Python. Uczenie maszynowe w przykładach. TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn. Wydanie III” — strona 26 z 3026
  • Fragment „Python. Uczenie maszynowe w przykładach. TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn. Wydanie III” — strona 27 z 3027
  • Fragment „Python. Uczenie maszynowe w przykładach. TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn. Wydanie III” — strona 28 z 3028
  • Fragment „Python. Uczenie maszynowe w przykładach. TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn. Wydanie III” — strona 29 z 3029
  • Fragment „Python. Uczenie maszynowe w przykładach. TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn. Wydanie III” — strona 30 z 3030

Opis

Systemy oparte na uczeniu maszynowym są coraz bardziej wyrafinowane. Spośród wielu narzędzi służących do implementacji algorytmów uczenia maszynowego najpopularniejszy okazał się Python wraz z jego bibliotekami. Znajomość tych narzędzi umożliwia sprawne tworzenie systemów uczących się, jednak uzyskanie spektakularnych wyników wymaga doświadczenia i wprawy. Konieczne są więc ćwiczenia i praktyka w samodzielnym rozwiązywaniu problemów.

To trzecie wydanie popularnego podręcznika, który ułatwi Ci zdobycie praktycznej wiedzy o uczeniu maszynowym w Pythonie. Zapoznasz się z różnymi technikami implementacji algorytmów uczenia maszynowego. Przeanalizujesz rzeczywiste przykłady techniki eksploracyjnej analizy danych, inżynierii cech, klasyfikacji danych, regresji, klastrowania i przetwarzania języka naturalnego. To wydanie uzupełniono o najnowsze zagadnienia ważne dla biznesu, takie jak tworzenie systemu rekomendacji, rozpoznawanie twarzy, prognozowanie cen akcji, klasyfikowanie zdjęć, prognozowanie sekwencji danych i zastosowanie uczenia przez wzmacnianie w podejmowaniu decyzji. Dzięki książce poznasz omawiane zagadnienia od strony praktycznej i zdobędziesz wiedzę potrzebną do skutecznego rozwiązywania problemów z systemami uczącymi się.

W książce między innymi:

  • gruntowne podstawy uczenia maszynowego i nauki o danych
  • techniki eksploracji i analizy danych za pomocą kodu Pythona
  • trenowanie modeli za pomocą Apache Spark
  • przetwarzanie języka naturalnego przy użyciu bibliotek Pythona
  • praktyczne wdrażanie modeli i algorytmów uczenia maszynowego
  • korzystanie z bibliotek Pythona: TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn

Wypróbuj najlepsze praktyki uczenia maszynowego z Pythonem!

Linki do księgarni są linkami partnerskimi Grupy Helion i Księgarni PWN (przez sieć Adtraction). Ceny i dostępność pochodzą z oferty wydawcy i mogą się zmienić.