Наука про дані та машинне навчання Szeliga


Код: 13633723191
1590 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: 5

Покупая «Наука данных и машинное обучение Szeliga», вы можете быть уверены, что данный товар из каталога «[rubrica_name]» вы получите в срок 5-7 дней после оплаты. Товар будет доставлен из Европы, проверен на целостность, иметь европейское качество.

Наукові дані та машинне навчання

szelyga marcin

Видавець: Науковий видавництво PWN

ISBN: 978-83-01-19232-7

Формат: 16.5x23.5см

Кількість сторінок: 372

Світло: М'який

видання: 1, 2017

Мова: польська

21 століття - це час штучного інтелекту. Не тільки фахівець, який керує автомобілями, пояснює природні мови, або шукає препарат для раку, але й універсальні, вирішуючи завдання в різних галузях. Ми зобов'язані цим проривом переплетенням трьох подій: розробка технології зберігання та обробки даних, нового наукового методу (наука про дату) та машинного навчання, зокрема значного прогресу в галузі глибокого машинного навчання.

Книга представляє машинне навчання в практичному плані. Проводячи експерименти з науково -дослідними даними, описані в ньому, ми дізнаємось про використання статистичних правил та алгоритмів машинного навчання для вирішення конкретних проблем. Такий підхід означає, що ІТ -студенти та фахівці - аналітики, ІТ -фахівці та база даних - отримають не лише теоретичні знання, а й здатність використовувати його у повсякденній роботі.

Книга розділена на чотири частини:

• Перша глава пояснює дату науки про дані та показує використання цього методу в наукових експериментах.

• Розділи від другого до четвертого присвячені даним: методикам оцінки їх якості, попередньої підготовки та збагачення даних для цілей їх подальшого аналізу.

• Розділи з п'ятого на дев'ять описують окремі типи прогнозних моделей: класифікатори, регресори, групування, рекомендуючи та прогнозувати моделі.

• Останні два глави книги представляють методи оцінки та вдосконалення якості моделей та обміну їх користувачами як послуги