Uczenie maszynowe
Zaawansowane uczenie maszynowe z językiem Python
- Szczegóły
- Kategoria: Uczenie maszynowe
Uczenie maszynowe przyczyniło się do powstania wielu innowacyjnych technologii. Pojazdy autonomiczne, mechanizmy rozpoznawania obrazów, badania genetyczne, a także dynamiczne dostosowywanie prezentowanych treści do preferencji odbiorcy to tylko niektóre przykłady.
Możliwości związane z rozwojem tych technik sprawiają, że analityka danych i zaawansowane uczenie maszynowe stają się wyjątkowo cenną wiedzą. Dotyczy to szczególnie nowatorskich technik analizy danych, takich jak głębokie uczenie, algorytmy częściowo nadzorowane i metody zespołowe.
Niniejsza książka jest przystępnie napisanym podręcznikiem, dzięki któremu poznasz niektóre zaawansowane techniki uczenia maszynowego. Szczególną uwagę poświęcono tu algorytmom uczenia maszynowego: zostały dokładnie wyjaśnione, opisano ich zastosowanie oraz topologię, metody uczenia i miary wydajności.
Każdy rozdział uzupełniono o wykaz źródeł, pomocny w dalszym zgłębianiu tematu. Dodatkowo przedstawiono wiele cennych wskazówek dotyczących specyfiki pracy analityka danych. Do prezentacji przykładów wybrano język Python z uwagi na jego wszechstronność, elastyczność, prostotę oraz możliwość stosowania do specjalistycznych zadań.
Najważniejsze zagadnienia przedstawione w książce:
- identyfikacja struktur i wzorców w zbiorach danych,
- stosowanie sieci neuronowych,
- praca z językiem naturalnym,
- modele zespołowe i poprawa ich elastyczności,
- narzędzia uczenia maszynowego w Pythonie.
Zaawansowane uczenie maszynowe - poznaj algorytmy przyszłości!
John Hearty - jest autorytetem w dziedzinie analityki danych i inżynierii infrastruktury. Przez pewien czas zajmował się modelowaniem zachowań gracza i infrastrukturą dużych zbiorów danych w Microsofcie. Ważniejszymi jego projektami były modelowanie umiejętności gracza w grach asymetrycznych i modele segmentacji graczy mające na celu zindywidualizowanie rozgrywki. Obecnie Hearty jest niezależnym ekspertem, szczególnie cenionym przez zespoły zajmujące się eksploracją danych. W wolnym czasie tworzy modele uczenia maszynowego w Pythonie.
- Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV - [05 czerwiec 2024]
- Wnioskowanie i związki przyczynowe w Pythonie. Nowoczesne uczenie maszynowe z wykorzystaniem bibliotek DoWhy, EconML, PyTorch i nie tylko - [28 maj 2024]
- Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. Wydanie II - [24 kwiecień 2024]
- Eksploracja danych za pomocą Excela. Metody uczenia maszynowego krok po kroku - [13 luty 2024]
- Analityk danych. Przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym - [26 październik 2023]