Uczenie maszynowe
Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. Wydanie II
- Szczegóły
- Kategoria: Uczenie maszynowe
W ciągu ostatnich lat techniki uczenia maszynowego rozwijały się z niezwykłą dynamiką, rewolucjonizując pracę w różnych branżach. Obecnie do uczenia maszynowego najczęściej używa się Pythona i jego bibliotek. Znajomość najnowszych wydań tych narzędzi umożliwia efektywne tworzenie wyrafinowanych systemów uczących się.
Oto zaktualizowane wydanie popularnego przewodnika, dzięki któremu skorzystasz z ponad dwustu sprawdzonych receptur bazujących na najnowszych wydaniach bibliotek Pythona. Wystarczy, że skopiujesz i dostosujesz kod do swoich potrzeb. Możesz też go uruchamiać i testować za pomocą przykładowego zbioru danych.
W książce znajdziesz receptury przydatne do rozwiązywania szerokiego spektrum problemów, od przygotowania i wczytania danych aż po trenowanie modeli i korzystanie z sieci neuronowych. W ten sposób wyjdziesz poza rozważania teoretyczne czy też matematyczne koncepcje i zaczniesz tworzyć aplikacje korzystające z uczenia maszynowego.
Poznaj receptury dotyczące:
- pracy z danymi w wielu formatach, z bazami i magazynami danych,
- redukcji wymiarowości, jak również oceny i wyboru modelu,
- regresji liniowej i logistycznej, drzew i lasów, a także k-najbliższych sąsiadów,
- maszyn wektorów nośnych (SVM), naiwnej klasyfikacji bayesowskiej i klasteryzacji,
- udostępniania wytrenowanych modeli za pomocą wielu frameworków.
Długo szukałam książki, która spójnie przedstawiałaby algorytm ANN, hiperpłaszczyzny i wybór cech za pomocą losowego lasu. I wtedy pojawiła się ta pozycja!
Vicki Boykis,
inżynier uczenia maszynowego w Duo
Kyle Gallatin jest inżynierem oprogramowania na platformie uczenia maszynowego w Etsy. Przez wiele lat pracował jako analityk danych, naukowiec i inżynier uczenia maszynowego.
Dr Chris Albon jest analitykiem danych i politologiem. Od ponad dziesięciu lat stosuje statystykę, sztuczną inteligencję i inne zdobycze informatyki w polityce, socjologii i przy zarządzaniu akcjami humanitarnymi. Obecnie pracuje dla Devoted Health — wykorzystuje naukę o danych i maszynowe uczenie w celu rozwiązania problemów amerykańskiego systemu ochrony zdrowia. Wcześniej był głównym analitykiem danych w kenijskim startupie BRCK .
- Spark. Rozproszone uczenie maszynowe na dużą skalę. Jak korzystać z MLlib, TensorFlow i PyTorch - [08 sierpień 2024]
- 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]
- 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]