Python. Uczenie maszynowe

Uczenie maszynowe to niezwykle interesująca gałąź inżynierii, której zastosowanie widzimy coraz częściej w praktyce. Algorytmy samouczące się potrafią wydobywać cenne informacje z dużych zbiorów danych, co czyni tę dziedzinę atrakcyjną ścieżką kariery dla wielu specjalistów. Korzystanie z języka Python w analizie danych naukowych otwiera przed nami możliwość pracy z potężnym i uniwersalnym narzędziem.

Niniejsza książka to drugie, rozszerzone i unowocześnione wydanie uznanego podręcznika z zakresu nauki o danych. Znajdziemy w niej szczegółowe omówienie teoretycznych podstaw uczenia maszynowego, a także sporą ilość informacji dotyczących głębokiego uczenia się, jego zastosowań oraz sposobów unikania typowych błędów. Dodatkowo wprowadzono rozdziały zawierające szczegółowe informacje na temat sieci neuronowych, w tym sieci splotowych do analizy obrazów oraz sieci rekurencyjnych, które są doskonałe do pracy z danymi sekwencyjnymi i szeregami czasowymi. Każde z zagadnień zilustrowano praktycznymi przykładami w języku Python, co pozwala na bezpośrednie zapoznanie się z tematami uczenia maszynowego.