МАШИННЕ НАВЧАННЯ PYTHON ВАХІД МІРДЖАЛІЛІ


Код: 10186406554
2174 грн
Ціна вказана з доставкою в Україну
Товар є в наявності
ЯК ЕКОНОМИТИ НА ДОСТАВКЕ?
Замовляйте велику кількість товарів у цього продавця
Інформація
  • Час доставки: 7-10 днів
  • Стан товару: новий
  • Доступна кількість: 101

Покупая «PYTHON MACHINE ОБУЧЕНИЕ ВАХИД МИРДЖАЛИЛИ», вы можете быть уверены, что данный товар из каталога «Информатика, интернет» вы получите в срок 5-7 дней после оплаты. Товар будет доставлен из Европы, проверен на целостность, иметь европейское качество.

МАШИННЕ НАВЧАННЯ PYTHON ВАГІД МІРЖАЛІЛІ

Машинне навчання є однією з найцікавіших технологій нашого часу. Такі гіганти, як Google, Facebook, Apple, Amazon і IBM, розробляють різноманітні програми. Машинне навчання відкриває абсолютно нові можливості та повільно стає незамінним: згадайте лише голосові помічники в смартфонах, чат-боти, які допомагають клієнтам вибрати продукт, а також мережі, які полегшують рішення про інвестиції в акції, фільтрують небажану електронну пошту чи підтримують медичну діагностику.

Ось вичерпний посібник із машинного та глибокого навчання на Python. Містить повний огляд найважливіших методів машинного навчання та детальне пояснення принципів, що лежать в основі цієї технології. Окремі проблеми ілюструються великою кількістю пояснень, візуалізацій і прикладів, що значно полегшує розуміння матеріалу та швидкий початок самостійного створення додатків і моделей, таких як ті, що використовуються для класифікації зображень, виявлення прихованих шаблонів або вилучення додаткової інформації з даних . Третє видання було оновлено, щоб включити опис бібліотеки TensorFlow 2 і останні доповнення до бібліотеки scikit-learn. Також додано вступ до двох інноваційних методів: навчання з підкріпленням і створення генеративних суперницьких мереж (GAN).

У книзі, серед іншого:

  • платформи, моделі та техніки машинного навчання
  • використання бібліотек scikit-learn і TensorFlow
  • нейронні мережі, GAN та інші
  • підготовка даних для моделей машинного навчання
  • Оцінка та налаштування моделі
  • аналіз: регресія, кластери та настрої

Глибоке навчання з Python: зрозумійте та застосуйте!

  • Дата випуску: 2021-02-09