Książka - Praktyczne uczenie nienadzorowane przy użyciu języka Python

DODAJ DO LISTY ŻYCZEŃ

Masz tę lub inne książki?

Sprzedaj je u nas

Praktyczne uczenie nienadzorowane przy użyciu języka Python

Praktyczne uczenie nienadzorowane przy użyciu języka Python

DODAJ DO LISTY ŻYCZEŃ

Masz tę lub inne książki?

Sprzedaj je u nas

Jak budować użytkowe rozwiązania uczenia maszynowego na podstawie nieoznakowanych danych.
Wielu ekspertów branżowych uważa uczenie nienadzorowane za kolejną granicę w dziedzinie sztucznej inteligencji, która może stanowić klucz do pełnej sztucznej inteligencji. Ponieważ większość danych na świecie jest nieoznakowana, nie można do nich zastosować konwencjonalnego uczenia nadzorowanego. Z kolei uczenie nienadzorowane może być stosowane wobec nieoznakowanych zbiorów danych w celu odkrycia istotnych wzorców ukrytych głęboko w tych danych, które dla człowieka mogą być niemal niemożliwe do odkrycia.
Autor Ankur Patel pokazuje, jak stosować uczenie nienadzorowane przy wykorzystaniu dwóch prostych platform dla języka Python: Scikit-learn oraz TensorFlow (wraz z Keras). Dzięki dołączonemu kodowi i praktycznym przykładom analitycy danych będą mogli identyfikować trudne do znalezienia wzorce w danych i odkrywać dogłębne zależności biznesowe, wykrywać anomalie, przeprowadzać automatyczną selekcję zmiennych i generować syntetyczne zbiory danych. Wystarczy znajomość programowania i nieco doświadczenia w uczeniu maszynowym, aby zająć się:
Porównywaniem mocnych i słabych stron różnych podejść do uczenia maszynowego: uczenia nadzorowanego, nienadzorowanego i wzmacnianego.
Przygotowywaniem i zarządzaniem projektami uczenia maszynowego.
Budowaniem systemu wykrywania anomalii w celu wychwycenia oszustwa dotyczącego kard kredytowych.
Rozdzielaniem użytkowników na wydzielone i jednorodne grupy.
Przeprowadzaniem uczenia pół-nadzorowanego.
Opracowywaniem systemów polecania filmów z użyciem ograniczonych automatów Boltzmanna.
Generowaniem syntetycznych obrazów przy użyciu generujących sieci antagonistycznych.
Badacze, inżynierowie i studenci docenią tę książkę pełną praktycznych technik uczenia nienadzorowanego, napisaną prostym językiem z nieskomplikowanymi przykładami w języku Python, które można szybko i skutecznie implementować.
Sarah Nagy
Główny analityk danych w firmie Edison
Ankur A. Patel jest wiceprezesem ds. informatyki analitycznej w firmie 7Park Data, wspieranej przez firmę inwestycyjną Vista Equity Partners. W firmie 7Park Data, Ankur i jego zespół analizy danych wykorzystują dane alternatywne do opracowywania produktów związanych z danymi dla funduszy hedgingowych i korporacji oraz rozwijają usługi uczenia maszynowego dla klientów firmowych.

Wybierz stan zużycia:

WIĘCEJ O SKALI

Jak budować użytkowe rozwiązania uczenia maszynowego na podstawie nieoznakowanych danych.
Wielu ekspertów branżowych uważa uczenie nienadzorowane za kolejną granicę w dziedzinie sztucznej inteligencji, która może stanowić klucz do pełnej sztucznej inteligencji. Ponieważ większość danych na świecie jest nieoznakowana, nie można do nich zastosować konwencjonalnego uczenia nadzorowanego. Z kolei uczenie nienadzorowane może być stosowane wobec nieoznakowanych zbiorów danych w celu odkrycia istotnych wzorców ukrytych głęboko w tych danych, które dla człowieka mogą być niemal niemożliwe do odkrycia.
Autor Ankur Patel pokazuje, jak stosować uczenie nienadzorowane przy wykorzystaniu dwóch prostych platform dla języka Python: Scikit-learn oraz TensorFlow (wraz z Keras). Dzięki dołączonemu kodowi i praktycznym przykładom analitycy danych będą mogli identyfikować trudne do znalezienia wzorce w danych i odkrywać dogłębne zależności biznesowe, wykrywać anomalie, przeprowadzać automatyczną selekcję zmiennych i generować syntetyczne zbiory danych. Wystarczy znajomość programowania i nieco doświadczenia w uczeniu maszynowym, aby zająć się:
Porównywaniem mocnych i słabych stron różnych podejść do uczenia maszynowego: uczenia nadzorowanego, nienadzorowanego i wzmacnianego.
Przygotowywaniem i zarządzaniem projektami uczenia maszynowego.
Budowaniem systemu wykrywania anomalii w celu wychwycenia oszustwa dotyczącego kard kredytowych.
Rozdzielaniem użytkowników na wydzielone i jednorodne grupy.
Przeprowadzaniem uczenia pół-nadzorowanego.
Opracowywaniem systemów polecania filmów z użyciem ograniczonych automatów Boltzmanna.
Generowaniem syntetycznych obrazów przy użyciu generujących sieci antagonistycznych.
Badacze, inżynierowie i studenci docenią tę książkę pełną praktycznych technik uczenia nienadzorowanego, napisaną prostym językiem z nieskomplikowanymi przykładami w języku Python, które można szybko i skutecznie implementować.
Sarah Nagy
Główny analityk danych w firmie Edison
Ankur A. Patel jest wiceprezesem ds. informatyki analitycznej w firmie 7Park Data, wspieranej przez firmę inwestycyjną Vista Equity Partners. W firmie 7Park Data, Ankur i jego zespół analizy danych wykorzystują dane alternatywne do opracowywania produktów związanych z danymi dla funduszy hedgingowych i korporacji oraz rozwijają usługi uczenia maszynowego dla klientów firmowych.

Szczegóły

Inne książki tego autora

Książki z tej samej kategorii

Opinie

Dostawa i płatność

Szczegóły

Okładka: Miękka

Ilość stron: 362

Rok wydania: 2020

Rozmiar: 17 x 23 mm

ID: 9788375414264

Wydawnictwo: Promise , APN PROMISE

Inne książki: A Ankur Patel

Broszurowa , 72h wysyłka
Nowa Wyprzedaż

Inne książki: Inne

Miękka , W magazynie
Używana Okazja

Taniej o 47.78 zł 49.00 zł

Miękka , W magazynie
Używana Okazja

Taniej o 12.10 zł 49.00 zł

Miękka , W magazynie
Używana Wyprzedaż Okazja

Taniej o 34.40 zł 69.00 zł

Miękka , W magazynie
Używana Okazja

Taniej o 25.07 zł 69.00 zł

Miękka , W magazynie
Używana Wyprzedaż Okazja

Taniej o 71.99 zł 72.90 zł

Miękka , W magazynie
Używana Okazja

Taniej o 13.58 zł 59.00 zł

Opinie użytkowników
0.0
0 ocen i 0 recenzji
Reviews Reward Icon

Napisz opinię o książce i wygraj nagrodę!

W każdym miesiącu wybieramy najlepsze opinie i nagradzamy recenzentów.

Dowiedz się więcej

Wartość nagród w tym miesiącu

850 zł

Napisz opinię i wygraj nagrodę!
Twoja ocena to:
wybierz ocenę 0
Treść musi mieć więcej niż 50 znaków

Dodaj swoją opinię

Zaloguj się na swoje konto, aby mieć możliwość dodawania opinii.

Czy chcesz zostawić tylko ocenę?

Dodanie samej oceny o książce nie jest brane pod uwagę podczas losowania nagród. By mieć szansę na otrzymanie nagrody musisz napisać opinię o książce.

Sposoby dostawy

Płatne z góry

InPost Paczkomaty 24/7

InPost Paczkomaty 24/7

13.99 zł

Darmowa dostawa od 190 zł

ORLEN Paczka

ORLEN Paczka

11.99 zł

Darmowa dostawa od 190 zł

Kurier GLS

Kurier GLS

12.99 zł

Darmowa dostawa od 190 zł

Kurier DPD

Kurier DPD

13.99 zł

Darmowa dostawa od 190 zł

Pocztex Kurier

Pocztex Kurier

12.99 zł

Darmowa dostawa od 190 zł

Kurier GLS - kraje UE

Kurier GLS - kraje UE

69.00 zł

Odbiór osobisty (Dębica)

Odbiór osobisty (Dębica)

3.00 zł

Płatne przy odbiorze

Kurier GLS pobranie Kurier GLS pobranie

23.99 zł

Sposoby płatności

Płatność z góry

Przedpłata

platnosc

Zwykły przelew info