Uczenie maszynowe
Python. Uczenie maszynowe. Wydanie II
- Szczegóły
- Kategoria: Uczenie maszynowe
Uczenie maszynowe jest wyjątkowo fascynującą dziedziną inżynierii. Coraz częściej spotykamy się z praktycznym wykorzystaniem tego rodzaju innowacyjnych technologii. Samouczące algorytmy maszynowe pozwalają na uzyskiwanie wiedzy z ogromnych ilości danych.
Dla osoby planującej rozwój kariery osiągnięcie biegłości w rozwiązywaniu problemów uczenia maszynowego jest nadzwyczaj atrakcyjną ścieżką. Użycie do tego celu Pythona pozwala dodatkowo skorzystać z bardzo przystępnego, wszechstronnego i potężnego narzędzia przeznaczonego do analizowania danych naukowych.
Ta książka jest drugim, wzbogaconym i zaktualizowanym wydaniem znakomitego podręcznika do nauki o danych. Wyczerpująco opisano tu teoretyczne podwaliny uczenia maszynowego. Sporo uwagi poświęcono działaniu algorytmów uczenia głębokiego, sposobom ich wykorzystania oraz metodom unikania istotnych błędów.
Dodano rozdziały prezentujące zaawansowane informacje o sieciach neuronowych: o sieciach splotowych, służących do rozpoznawania obrazów, oraz o sieciach rekurencyjnych, znakomicie nadających się do pracy z danymi sekwencyjnymi i danymi szeregów czasowych. Poszczególne zagadnienia zostały zilustrowane praktycznymi przykładami kodu napisanego w Pythonie, co ułatwi bezpośrednie zapoznanie się z tematyką uczenia maszynowego.
W tej książce:
- struktury używane w analizie danych, uczeniu maszynowym i uczeniu głębokim,
- metody uczenia sieci neuronowych,
- implementowanie głębokich sieci neuronowych,
- analiza sentymentów i analiza regresywna,
- przetwarzanie obrazów i danych tekstowych,
- najwartościowsze biblioteki Pythona przydatne w uczeniu maszynowym.
Uczenie maszynowe: oto droga do wiedzy ukrytej w oceanie danych!
Sebastian Raschka jest ekspertem w dziedzinie analizy danych i uczenia maszynowego. Obecnie przygotowuje doktorat na Michigan State University z metod obliczeniowych w biologii statystycznej. Biegle posługuje się Pythonem. Raschka bierze również udział w różnych projektach open source i wdraża nowe metody uczenia maszynowego. W wolnym czasie pracuje nad modelami predykcyjnymi dyscyplin sportowych. Jeżeli nie siedzi przed monitorem, chętnie uprawia sport.
Dr Vahid Mirjalili zajmuje się stosowaniem uczenia maszynowego w rozpoznawaniu obrazów i zwiększaniu prywatności przy użyciu danych biometrycznych. Projektuje też modele sieci neuronowych, które mają ułatwiać wykrywanie pieszych przez pojazdy autonomiczne.
- 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]