Uczenie maszynowe

Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. Wydanie II

Szczegóły

Kategoria: Uczenie maszynowe

W ciągu ostatnich lat techniki uczenia maszynowego rozwijały się z niezwykłą dynamiką, rewolucjonizując pracę w różnych branżach. Obecnie do uczenia maszynowego najczęściej używa się Pythona i jego bibliotek. Znajomość najnowszych wydań tych narzędzi umożliwia efektywne tworzenie wyrafinowanych systemów uczących się.

Oto zaktualizowane wydanie popularnego przewodnika, dzięki któremu skorzystasz z ponad dwustu sprawdzonych receptur bazujących na najnowszych wydaniach bibliotek Pythona. Wystarczy, że skopiujesz i dostosujesz kod do swoich potrzeb. Możesz też go uruchamiać i testować za pomocą przykładowego zbioru danych.

W książce znajdziesz receptury przydatne do rozwiązywania szerokiego spektrum problemów, od przygotowania i wczytania danych aż po trenowanie modeli i korzystanie z sieci neuronowych. W ten sposób wyjdziesz poza rozważania teoretyczne czy też matematyczne koncepcje i zaczniesz tworzyć aplikacje korzystające z uczenia maszynowego.

Poznaj receptury dotyczące:

• pracy z danymi w wielu formatach, z bazami i magazynami danych,
• redukcji wymiarowości, jak również oceny i wyboru modelu,
• regresji liniowej i logistycznej, drzew i lasów, a także k-najbliższych sąsiadów,
• maszyn wektorów nośnych (SVM), naiwnej klasyfikacji bayesowskiej i klasteryzacji,
• udostępniania wytrenowanych modeli za pomocą wielu frameworków.

Długo szukałam książki, która spójnie przedstawiałaby algorytm ANN, hiperpłaszczyzny i wybór cech za pomocą losowego lasu. I wtedy pojawiła się ta pozycja!

Vicki Boykis,
inżynier uczenia maszynowego w Duo

Kyle Gallatin jest inżynierem oprogramowania na platformie uczenia maszynowego w Etsy. Przez wiele lat pracował jako analityk danych, naukowiec i inżynier uczenia maszynowego.

Dr Chris Albon jest analitykiem danych i politologiem. Od ponad dziesięciu lat stosuje statystykę, sztuczną inteligencję i inne zdobycze informatyki w polityce, socjologii i przy zarządzaniu akcjami humanitarnymi. Obecnie pracuje dla Devoted Health — wykorzystuje naukę o danych i maszynowe uczenie w celu rozwiązania problemów amerykańskiego systemu ochrony zdrowia. Wcześniej był głównym analitykiem danych w kenijskim startupie BRCK .

Kup teraz

Pobierz darmowy fragmentRozmiar: 2,5 MB