Python. Uczenie maszynowe

Uczenie maszynowe, skupiające się na algorytmach przeprowadzających analizę danych, stało się jedną z najbardziej fascynujących dziedzin informatyki. W dzisiejszych czasach, gdy ilość generowanych danych jest ogromna, maszyny, które same się uczą, oferują niezwykłą możliwość transformacji tych informacji w użyteczną wiedzę. To dzięki tym algorytmom powstało wiele nowatorskich rozwiązań technologicznych, a potencjał uczenia maszynowego stale rośnie. Bardzo pomocne w rozwoju tej dziedziny są liczne, nowe biblioteki open source, które umożliwiają tworzenie algorytmów w Pythonie – języku, który dzięki swej mocy i przystępności jest niezwykle popularny wśród naukowców i analityków danych.Książka ta jest niezastąpioną pozycją dla wszystkich, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę w zakresie nauki o danych i planują wykorzystać w tym celu Python. Autorzy w przejrzysty sposób przedstawiają teoretyczne podstawy uczenia maszynowego, dostarczając jednocześnie szczegółowe informacje o funkcjonowaniu algorytmów i praktycznych sposobach ich zastosowania, a także metodach unikania istotnych błędów. Znajdziemy tu również omówienie bibliotek takich jak Theano i Keras, a także metody przewidywania wyników przy użyciu analizy regresyjnej oraz techniki odkrywania ukrytych wzorców poprzez analizę skupień. Ważne miejsce w tej publikacji zajmuje opis technik przetwarzania danych oraz zasady oceny modeli uczenia maszynowego.