Uczenie maszynowe w Pythonie dla każdego

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe rozwijają się w niezwykle szybkim tempie, zyskując coraz szersze zastosowanie we wszystkich sektorach przemysłu. Taki niesamowity rozwój jest możliwy dzięki postępom w sprzęcie i oprogramowaniu. W dzisiejszych czasach w uczeniu maszynowym wykorzystuje się różne języki programowania, w tym R, C, C++, Fortran oraz Go. Jednak największą popularnością cieszy się Python, w dużej mierze dzięki swoim wyspecjalizowanym bibliotekom. Znajomość tych narzędzi pozwala na budowanie systemów uczących się nawet osobom nieposiadającym zaawansowanej wiedzy matematycznej.Książka ta skierowana jest do osób, które mają podstawową wiedzę o języku Python i pragną zgłębić temat uczenia maszynowego. Matematyczne zagadnienia zredukowano do minimum, koncentrując się głównie na kluczowych koncepcjach i najbardziej używanych narzędziach oraz technikach. Przedstawiono praktyczne zasady implementacji technologii uczenia maszynowego za pomocą najlepszych bibliotek Pythona. Omówione zostały współczesne składniki systemów uczących się, w tym techniki klasyfikacji, regresji oraz inżynierię cech, która umożliwia efektywne przetwarzanie danych. Książka analizuje różne algorytmy i powszechnie stosowane techniki w dziedzinie uczenia maszynowego. Ponadto krótko przedstawiono modele grafowe i sieci neuronowe, w tym sieci głębokie, oraz wykazano, jak można połączyć te metody z bardziej zaawansowanymi technikami, co jest szczególnie przydatne w pracy nad danymi graficznymi i tekstowymi.