Феннер М. Машинное обучение с помощью Python для всех. Руководство по созданию систем машинного обучения: от основ до мощных инструментов - Феннер М. | 978-5-04-187899-3 | купить в Амиталь с доставкой
Каталог Художественная литература Учебная литература Нехудожественная литература Бизнес пособия Детям и родителям Канцтовары Игры Разное Товары первой необходимости Товары для хобби Товары для работы Идеи для подарков
0

Корзина покупокСвернуть X

В вашей корзине пока нет товаров

Феннер М. Машинное обучение с помощью Python для всех. Руководство по созданию систем машинного обучения: от основ до мощных инструментов

Характеристики

Год издания
2024
ISBN
978-5-04-187899-3
Серия
Мировой компьютерный бестселлер
Переплет
Твердый
Издательство
Эксмо
Жанр
Интернет,программирование,компьютеры…
Код товара
534779

Описание товара

ПОЛНОЕ РУКОВОДСТВО ДЛЯ ПОНИМАНИЯ И СОЗДАНИЯ СИСТЕМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ PYTHON. «Машинное обучение с помощью Python для всех» поможет вам овладеть процессами, шаблонами и стратегиями, необходимыми для создания эффективных систем обучения, даже если вы абсолютный новичок. Если вы немного знакомы с написанием кода на Python, эта книга для вас, независимо от того, насколько глубоко вы знаете математику. Мы начнем с понятия машинного обучения и того, что можно сделать с его помощью, введем ключевые математические и вычислительные темы на понятном языке, помогая пройти первые шаги по созданию, обучению и оценке систем. Шаг за шагом вы освоите компоненты практической системы обучения, расширите ваш инструментарий и изучите некоторые из самых сложных и интересных методик. Это руководство полезно для любой системы обучения, которую вы будете использовать. ДОКТОР МАРК Э. ФЕННЕР с 1999 года преподает информатику и математику, работает в области науки о данных. Марк разрабатывал учебные программы для крупных компаний, небольших консалтинговых фирм и научно-исследовательских лабораторий национального уровня. Он имеет степень доктора в области компьютерных наук. Вы научитесь: • Понимать алгоритмы, модели и основные концепции машинного обучения. • Реалистично оценивать производительность систем машинного обучения. • Настраивать производительность системы. • Применять методы машинного обучения к изображениям и тексту. • Взаимодействовать с нейронными сетями и графическими моделями. • Разрабатывать функции для сглаживания данных и придания им полезной формы. • Пользоваться библиотекой Python scikit-learn и другими мощными инструментами.

Наличие в магазинах

Стоимость товара может отличаться от указанной на сайте!
Наличие товара уточняйте в магазине или по телефону, указанному ниже.
г. Воронеж, ул. Пушкинская, 2
8 (473) 300-41-49