Stan książek
Nasze książki są dokładnie sprawdzone i jasno określamy stan każdej z nich.
Nowa
Książka nowa.
Używany - jak nowa
Niezauważalne lub prawie niezauważalne ślady używania. Książkę ciężko odróżnić od nowej pozycji.
Używany - dobry
Normalne ślady używania wynikające z kartkowania podczas czytania, brak większych uszkodzeń lub zagięć.
Używany - widoczne ślady użytkowania
zagięte rogi, przyniszczona okładka, książka posiada wszystkie strony.
Grafowe sieci neuronowe. Teoria i praktyka
Masz tę lub inne książki?
Sprzedaj je u nas
Cicha rewolucja zawitała dzięki grafowym sieciom neuronowym (GNN), które są zaawansowanymi modelami uczenia głębokiego, dedykowanymi analizie danych mających strukturę grafu. Ich rozwój był początkowo utrudniony przez brak skutecznych metod projektowania i optymalizacji, jednak w ostatnich latach udało się pokonać te przeszkody, co zaowocowało szybkim rozwojem zarówno teorii, jak i praktycznych zastosowań. Modele te są wykorzystywane m.in. do analizy sieci społecznościowych, usprawniania procesów logistycznych, działań marketingowych oraz pracy z bazami wiedzy. Książka poświęcona tej tematyce ma na celu wypełnienie luki na polskim rynku wydawniczym, dostarczając zarówno solidne fundamenty teoretyczne, jak i praktyczne wskazówki dotyczące stosowania GNN.
Wybierz stan zużycia:
WIĘCEJ O SKALI
Cicha rewolucja zawitała dzięki grafowym sieciom neuronowym (GNN), które są zaawansowanymi modelami uczenia głębokiego, dedykowanymi analizie danych mających strukturę grafu. Ich rozwój był początkowo utrudniony przez brak skutecznych metod projektowania i optymalizacji, jednak w ostatnich latach udało się pokonać te przeszkody, co zaowocowało szybkim rozwojem zarówno teorii, jak i praktycznych zastosowań. Modele te są wykorzystywane m.in. do analizy sieci społecznościowych, usprawniania procesów logistycznych, działań marketingowych oraz pracy z bazami wiedzy. Książka poświęcona tej tematyce ma na celu wypełnienie luki na polskim rynku wydawniczym, dostarczając zarówno solidne fundamenty teoretyczne, jak i praktyczne wskazówki dotyczące stosowania GNN.
