Information about a product
Praktyczne uczenie maszynowe

Click to zoom

Ostatnia dekada to czas bezprecedensowego rozwoju sztucznej inteligencji – nie tylko przełomowych badań nad algorytmami uczenia maszynowego, ale również coraz powszechniejszego stosowania inteligentnych maszyn w najróżniejszych dziedzinach naszego życia.... czytaj więcej

Praktyczne uczenie maszynowe

Szeliga Marcin
availability:
status_icon
Available
Delivery:
ready to ship in 4days
89,00 zł
80.10 / 1egz.
You save 10% (8,90 zł).
In stock
Publication language:
polski
Edition:
1
Number of page:
360
Binding:
Miękka
ISBN/ISSN:
9788301207625
Ostatnia dekada to czas bezprecedensowego rozwoju sztucznej inteligencji – nie tylko przełomowych badań nad algorytmami uczenia maszynowego, ale również coraz powszechniejszego stosowania inteligentnych maszyn w najróżniejszych dziedzinach naszego życia. Rozwój ten ogranicza niewystarczająca liczba specjalistów, łączących znajomość modelowania danych (przygotowania danych i zasad działania algorytmów uczenia maszynowego) ze znajomością języków analizy danych, takich jak SQL, R czy Python. Inżynieria danych (ang. data science) to interdyscyplinarna wiedza, której opanowanie wymaga znajomości algebry, geometrii, statystyki, rachunku prawdopodobieństwa i algorytmiki, uzupełnionej o praktyczną umiejętność programowania. Co więcej, sztuczna inteligencja jest przedmiotem intensywnych badań naukowych i samo śledzenie postępów w tej dziedzinie wiąże się z regularnym (codziennym) dokształcaniem. Niniejsza książka łączy w sobie teorię z praktyką. Opisuje rozwiązania kilkunastu typowych problemów, takich jak prognozowanie zysków, optymalizacja kampanii marketingowej, proaktywna konserwacja sprzętu czy oceny ryzyka kredytowego. Ich układ jest celowy – każdy przykład jest okazją do wyjaśnienia określonych zagadnień, zaczynając od narzędzi, przez podstawy uczenia maszynowego, sposoby oceny jakości danych i ich przygotowania do dalszej analizy, zasady tworzenia modeli uczenia maszynowego i ich optymalizacji, po wskazówki dotyczące wdrożenia gotowych modeli do produkcji. Książka jest adresowana do wszystkich, którzy chcieliby poznać lub udoskonalić: praktyczną znajomość statystki i umiejętność wizualizacji danych niezbędnej do oceny jakości danych; praktyczną znajomość języka SQL, R lub Python niezbędnej do uporządkowania, wstępnego przygotowania i wzbogacenia danych; zasady działania poszczególnych algorytmów uczenia maszynowego koniecznych do ich wyboru i optymalizacji; korzystanie z języka R lub Python do stworzenia, oceny, zoptymalizowania i wdrożenia do produkcji modeli eksploracji danych. Zarówno studenci kierunków i
Zobacz również
Historia Żydów w starożytnościHistoria Żydów w starożytnościNiesiołowski-Spano Łukasz, Stebnicka Krystyna
79,00 zł   71,10 zł
Prezentacje i wystąpienia w biznesiePrezentacje i wystąpienia w biznesieTrojanowski Mariusz
79,00 zł   71,10 zł
Prawa człowieka w polityce demokracji zachodnich wobec Polski w latach 1975-1981Prawa człowieka w polityce demokracji zachodnich wobec Polski w latach 1975-1981Jarząbek Wanda, Jaworski Paweł, Tebinka Jacek, Tyszkiewicz Jakub
69,00 zł
Polecane
Jak długo żyją Muffinki?
Jak długo żyją Muffinki?Biecek Przemysław
  • Zbiór trzech opowiadań skierowanych do uczniów szkoły podstawowej. W opowiadaniach występuje para bliźniaków - Beta i Bit - dzieci zainteresowanych matematyką i informatyką. Na przykładzie ich przygód i dręczących ich pytań przedstawiane są zagadnienia z
19,00 zł
Details
This page uses cookie files to provide its services in accordance to Cookies Usage Policy. You can determine conditions of storing or access to cookie files in your web browser.
Close
pixel