Okładka książki ALGORYTMY UCZENIA MASZYNOWEGO ZAAWANSOWANE TECHNIKI IMPLEMENTACJI

ALGORYTMY UCZENIA MASZYNOWEGO ZAAWANSOWANE TECHNIKI IMPLEMENTACJI

Wydawca: Helion
wysyłka: 48h
ISBN: 9788328352452
EAN: 9788328352452
oprawa: oprawa: broszurowa
podtytuł: Zaawansowane techniki implementacji
format: 16,8x23,7 cm
język: polski
liczba stron: 496
rok wydania: 2021
(0) Sprawdź recenzje
32% rabatu
60,59 zł
Cena detaliczna: 
89,00 zł
DODAJ
DO KOSZYKA
dodaj do schowka
koszty dostawy
Najniższa cena z ostatnich 30 dni: 51,30

Opis produktu

Imponujący rozwój standardowych algorytmów przy ciągłej obniżce cen sprzętu i udostępnianiu coraz to szybszych komponentów przyczynił się do zrewolucjonizowania wielu gałęzi przemysłu. Obecnie uczenie maszynowe pozwala automatyzować procesy, które do niedawna musiały być zarządzane przez człowieka. Zadania, które jeszcze dekadę temu stanowiły nieprzekraczalną przeszkodę, dziś są wykonywane przez zwykły komputer osobisty. W efekcie dzięki technologii oraz dostępnym wysokopoziomowym otwartym platformom każdy, kto zainteresuje się uczeniem maszynowym, może projektować i wdrażać niezwykle potężne modele. Celem tej książki jest przybliżenie profesjonalistom tajników złożonych algorytmów uczenia maszynowego i zasad ich stosowania w praktyce. Poza praktycznymi informacjami dotyczącymi działania algorytmów i ich wdrożeń znalazły się tu również niezbędne podstawy teoretyczne. Opisano klasyczne modele uczenia nadzorowanego, nienadzorowanego i półnadzorowanego. Wskazano, w jakich sytuacjach okazują się one najbardziej przydatne. Zaprezentowano techniki wydobywania danych za pomocą modeli bayesowskich, algorytmu MCMC, a także dzięki stosowaniu ukrytych modeli Markowa. Omówiono zestaw przydatnych do uczenia maszynowego narzędzi, takich jak biblioteki: scikit-learn, Keras i TensorFlow. Najciekawsze zagadnienia: najważniejsze koncepcje teoretyczne uczenia maszynowego modelowanie probabilistyczne i uczenie hebbowskie zaawansowane koncepcje modeli neuronowych modele generatywne, takie jak splotowe sieci GAN i sieci Wassersteina głębokie sieci przekonań zaawansowane algorytmy: TD(tylda), aktor-krytyk, SARSA i Q-uczenie Uczenie maszynowe - już dziś zaimplementuj rozwiązania przyszłości! O autorze Giuseppe Bonaccorso od wielu lat prowadzi projekty dotyczące sztucznej inteligencji. W kręgu jego głównych zainteresowań znajdują się takie techniki jak uczenie maszynowe, uczenie głębokie, uczenie przez wzmacnianie, a także praca z wielkimi zbiorami danych, systemy adaptacyjne inspirowane układami biologicznymi, kryptowaluty i programowanie neurolingwistyczne
x
Oczekiwanie na odpowiedź
Dodano produkt do koszyka
Kontynuuj zakupy
Przejdź do koszyka
Uwaga!!!
Ten produkt jest zapowiedzią. Realizacja Twojego zamówienia ulegnie przez to wydłużeniu do czasu premiery tej pozycji. Czy chcesz dodać ten produkt do koszyka?
TAK
NIE
Oczekiwanie na odpowiedź
Wybierz wariant produktu
Dodaj do koszyka
Anuluj