Praktyczne uczenie nienadzorowane przy użyciu języ i4g3z
30 %
327 Kč 465 Kč
Odesíláme do 3 až 5 dní
Sleva až 70% u třetiny knih
Jak budować użytkowe rozwiązania uczenia maszynowego na podstawie nieoznakowanych danych.
Wielu ekspertów branżowych uważa uczenie nienadzorowane za kolejną granicę w dziedzinie sztucznej inteligencji, która może stanowić klucz do pełnej sztucznej inteligencji. Ponieważ większość danych na świecie jest nieoznakowana, nie można do nich zastosować konwencjonalnego uczenia nadzorowanego. Z kolei uczenie nienadzorowane może być stosowane wobec nieoznakowanych zbiorów danych w celu odkrycia istotnych wzorców ukrytych głęboko w tych danych, które dla człowieka mogą być niemal niemożliwe do odkrycia.
Autor Ankur Patel pokazuje, jak stosować uczenie nienadzorowane przy wykorzystaniu dwóch prostych platform dla języka Python: Scikit-learn oraz TensorFlow (wraz z Keras). Dzięki dołączonemu kodowi i praktycznym przykładom analitycy danych będą mogli identyfikować trudne do znalezienia wzorce w danych i odkrywać dogłębne zależności biznesowe, wykrywać anomalie, przeprowadzać automatyczną selekcję zmiennych i generować syntetyczne zbiory danych. Wystarczy znajomość programowania i nieco doświadczenia w uczeniu maszynowym, aby zająć się:
Porównywaniem mocnych i słabych stron różnych podejść do uczenia maszynowego: uczenia nadzorowanego, nienadzorowanego i wzmacnianego.
Przygotowywaniem i zarządzaniem projektami uczenia maszynowego.
Budowaniem systemu wykrywania anomalii w celu wychwycenia oszustwa dotyczącego kard kredytowych.
Rozdzielaniem użytkowników na wydzielone i jednorodne grupy.
Przeprowadzaniem uczenia pół-nadzorowanego.
Opracowywaniem systemów polecania filmów z użyciem ograniczonych automatów Boltzmanna.
Generowaniem syntetycznych obrazów przy użyciu generujących sieci antagonistycznych.
Badacze, inżynierowie i studenci docenią tę książkę pełną praktycznych technik uczenia nienadzorowanego, napisaną prostym językiem z nieskomplikowanymi przykładami w języku Python, które można szybko i skutecznie implementować.
Sarah Nagy
Główny analityk danych w firmie Edison
Ankur A. Patel jest wiceprezesem ds. informatyki analitycznej w firmie 7Park Data, wspieranej przez firmę inwestycyjną Vista Equity Partners. W firmie 7Park Data, Ankur i jego zespół analizy danych wykorzystują dane alternatywne do opracowywania produktów związanych z danymi dla funduszy hedgingowych i korporacji oraz rozwijają usługi uczenia maszynowego dla klientów firmowych.
Wielu ekspertów branżowych uważa uczenie nienadzorowane za kolejną granicę w dziedzinie sztucznej inteligencji, która może stanowić klucz do pełnej sztucznej inteligencji. Ponieważ większość danych na świecie jest nieoznakowana, nie można do nich zastosować konwencjonalnego uczenia nadzorowanego. Z kolei uczenie nienadzorowane może być stosowane wobec nieoznakowanych zbiorów danych w celu odkrycia istotnych wzorców ukrytych głęboko w tych danych, które dla człowieka mogą być niemal niemożliwe do odkrycia.
Autor Ankur Patel pokazuje, jak stosować uczenie nienadzorowane przy wykorzystaniu dwóch prostych platform dla języka Python: Scikit-learn oraz TensorFlow (wraz z Keras). Dzięki dołączonemu kodowi i praktycznym przykładom analitycy danych będą mogli identyfikować trudne do znalezienia wzorce w danych i odkrywać dogłębne zależności biznesowe, wykrywać anomalie, przeprowadzać automatyczną selekcję zmiennych i generować syntetyczne zbiory danych. Wystarczy znajomość programowania i nieco doświadczenia w uczeniu maszynowym, aby zająć się:
Porównywaniem mocnych i słabych stron różnych podejść do uczenia maszynowego: uczenia nadzorowanego, nienadzorowanego i wzmacnianego.
Przygotowywaniem i zarządzaniem projektami uczenia maszynowego.
Budowaniem systemu wykrywania anomalii w celu wychwycenia oszustwa dotyczącego kard kredytowych.
Rozdzielaniem użytkowników na wydzielone i jednorodne grupy.
Przeprowadzaniem uczenia pół-nadzorowanego.
Opracowywaniem systemów polecania filmów z użyciem ograniczonych automatów Boltzmanna.
Generowaniem syntetycznych obrazów przy użyciu generujących sieci antagonistycznych.
Badacze, inżynierowie i studenci docenią tę książkę pełną praktycznych technik uczenia nienadzorowanego, napisaną prostym językiem z nieskomplikowanymi przykładami w języku Python, które można szybko i skutecznie implementować.
Sarah Nagy
Główny analityk danych w firmie Edison
Ankur A. Patel jest wiceprezesem ds. informatyki analitycznej w firmie 7Park Data, wspieranej przez firmę inwestycyjną Vista Equity Partners. W firmie 7Park Data, Ankur i jego zespół analizy danych wykorzystują dane alternatywne do opracowywania produktów związanych z danymi dla funduszy hedgingowych i korporacji oraz rozwijają usługi uczenia maszynowego dla klientów firmowych.
| Autor: | Ankur A. Patel |
| Nakladatel: | APN Promise |
| ISBN: | 9788375414264 |
| Rok vydání: | 2020 |
| Jazyk : | Polština |
| Vazba: | Měkká |
| Počet stran: | 362 |
Mohlo by se vám také líbit..
-
JONAS ANDERSSON 493 Kč 732Kč Do košíku e5x42
-
JONATHAN LEBLANC 273 Kč 403Kč Do košíku 542x3k
-
Morris, Kief 359 Kč 573Kč Do košíku 38b3t
-
CARL CHATFIELD 408 Kč 465Kč Do košíku 1f1j4o
-
JOAN LAMBERT 331 Kč 465Kč Do košíku 3e3w53
-
BILL JELEN 424 Kč 596Kč Do košíku 4cs1r
-
J. Burton Browning, Bruce Sutherland 404 Kč 575Kč Do košíku 1n342m
-
Orin Thomas 608 Kč 867Kč Do košíku 2i56k
-
ITZIK BEN-GAN 404 Kč 575Kč Do košíku 1o4v66
-
Russo Marco, Ferrari Alberto 607 Kč 866Kč Do košíku 4l4o7
-
Kurt Bittner, Patricia Kong, Dave West 255 Kč 406Kč Do košíku k5ab
-
Wayne L. Winston 468 Kč 695Kč Do košíku 654l1n
-
Elizabeth Noble 328 Kč 523Kč Do košíku 6zq62
-
JOAN LAMBERT 242 Kč 342Kč Do košíku 153f6p
-
Wayne L. Winston 408 Kč 575Kč Do košíku 3d3c4w
-
Maja Iwaszkiewicz 387 Kč 573Kč Do košíku 563d39