Guido Sarah
Sortowanie
Źródło opisu
ebookpoint BIBLIO
(2)
Forma i typ
E-booki
(2)
Autor
Sekuła Aleksandra
(2470)
Kozioł Paweł
(2014)
Kochanowski Jan
(988)
Kotwica Wojciech
(782)
Konopnicka Maria
(693)
Guido Sarah
(-)
Kowalska Dorota
(664)
Leśmian Bolesław
(480)
Krasicki Ignacy
(476)
Boy-Żeleński Tadeusz
(462)
Kraszewski Józef Ignacy
(444)
Mickiewicz Adam
(408)
Baczyński Krzysztof Kamil
(401)
Krzyżanowski Julian
(356)
Słowacki Juliusz
(322)
Jachowicz Stanisław
(316)
Orzeszkowa Eliza
(309)
Otwinowska Barbara
(309)
Sienkiewicz Henryk
(297)
Rolando Bianka
(262)
Trzeciak Weronika
(262)
Wallace Edgar
(257)
Czechowicz Józef
(242)
Ziajkiewicz Artur
(239)
May Karol
(237)
Prus Bolesław
(226)
Korzeniewski Wiktor
(219)
Doyle Arthur Conan
(215)
Biel Mirella
(209)
Liebert Jerzy
(209)
Pawlikowska-Jasnorzewska Maria
(209)
Żeromski Stefan
(205)
Goliński Zbigniew
(201)
Dug Katarzyna
(198)
Bogucka Masza
(196)
Cartland Barbara
(195)
Przerwa-Tetmajer Kazimierz
(182)
Miciński Tadeusz
(177)
Asnyk Adam
(173)
Masiak Wojciech
(173)
Fabianowska Małgorzata
(172)
Filipowicz Leszek
(171)
Curant Catrina
(167)
Oppenheim E. Phillips
(165)
Conrad Joseph
(163)
Baudelaire Charles
(160)
M. Annah Viki
(152)
Ławnicki Lucjan
(152)
Derengowska Joanna
(151)
Domańska Joanna
(151)
Andersen Hans Christian
(148)
Kasprowicz Jan
(147)
Brand Max
(143)
Lech Justyna
(138)
Будна Наталія
(137)
Rawinis Marian Piotr
(135)
Shakespeare William
(133)
Sobczak Tomasz
(130)
Zarawska Patrycja
(130)
Syrokomla Władysław
(128)
Norwid Cyprian Kamil
(125)
Rodziewiczówna Maria
(125)
Dickens Charles
(124)
Lange Antoni
(124)
Balzac Honoré de
(123)
Kornhauser Julian
(122)
Montgomery Lucy Maud
(122)
Ignaczak Tomasz
(121)
London Jack
(121)
Pasewicz Edward
(118)
Plewako-Szczerbiński Krzysztof
(118)
SheWolf
(118)
Verne Jules
(118)
Keff Bożena
(117)
Grabiński Stefan
(114)
Dołęga-Mostowicz Tadeusz
(111)
Podsiadło Jacek
(111)
Korczak Janusz
(110)
Leblanc Maurice
(110)
Mazur Bartosz
(109)
Mattel
(108)
Mirandola Franciszek
(107)
Kamieński Jakub
(103)
Ryźlak Anna
(103)
Stanecka Zofia
(103)
Tkaczyszyn-Dycki Eugeniusz
(103)
Drozda Mateusz
(102)
Chłabko Emil
(101)
Napierski Stefan
(101)
Popławska Anna
(101)
Wiedemann Adam
(100)
Steel Danielle
(98)
Czechow Anton
(97)
роботае грукова
(96)
Górczyński Robert
(95)
Wolny-Hamkało Agnieszka
(95)
Grimm Wilhelm
(93)
Poe Edgar Allan
(93)
Wells Herbert George
(93)
Walczak Tomasz
(91)
Wilczek Piotr
(91)
Rok wydania
2020 - 2024
(1)
2010 - 2019
(1)
Kraj wydania
Polska
(2)
Język
polski
(2)
2 wyniki Filtruj
E-book
W koszyku
Designed to take you on a guided tour of the most relevant and powerful machine learning techniques in use today by top data scientists, this book is just what you need to push your Python algorithms to maximum potential. Clear examples and detailed code samples demonstrate deep learning techniques, semi-supervised learning, and more - all whilst working with real-world applications that include image, music, text, and financial data.The machine learning techniques covered in this book are at the forefront of commercial practice. They are applicable now for the first time in contexts such as image recognition, NLP and web search, computational creativity, and commercial/financial data modeling. Deep Learning algorithms and ensembles of models are in use by data scientists at top tech and digital companies, but the skills needed to apply them successfully, while in high demand, are still scarce.This book is designed to take the reader on a guided tour of the most relevant and powerful machine learning techniques. Clear descriptions of how techniques work and detailed code examples demonstrate deep learning techniques, semi-supervised learning and more, in real world applications. We will also learn about NumPy and Theano.By this end of this book, you will learn a set of advanced Machine Learning techniques and acquire a broad set of powerful skills in the area of feature selection & feature engineering.
Ta pozycja jest dostępna przez Internet. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.
Dostęp do treści elektronicznej wymaga posiadania kodu dostępu, który można odebrać w bibliotece.
E-book
W koszyku
Uczenie maszynowe kojarzy się z dużymi firmami i rozbudowanymi zespołami. Prawda jest taka, że obecnie można samodzielnie budować zaawansowane rozwiązania uczenia maszynowego i korzystać do woli z olbrzymich zasobów dostępnych danych. Trzeba tylko mieć pomysł i... trochę podstawowej wiedzy. Tymczasem większość opracowań na temat uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji wymaga biegłości w zaawansowanej matematyce. Utrudnia to naukę tego zagadnienia, mimo że uczenie maszynowe jest coraz powszechniej stosowane w projektach badawczych i komercyjnych. Ta praktyczna książka ułatwi Ci rozpoczęcie wdrażania rozwiązań rzeczywistych problemów związanych z uczeniem maszynowym. Zawiera przystępne wprowadzenie do uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, a także sposoby wykorzystania Pythona i biblioteki scikit-learn, uwzględniające potrzeby badaczy i analityków danych oraz inżynierów pracujących nad aplikacjami komercyjnymi. Zagadnienia matematyczne ograniczono tu do niezbędnego minimum, zamiast tego skoncentrowano się na praktycznych aspektach algorytmów uczenia maszynowego. Dokładnie opisano, jak konkretnie można skorzystać z szerokiej gamy modeli zaimplementowanych w dostępnych bibliotekach. W książce między innymi: podstawowe informacje o uczeniu maszynowym najważniejsze algorytmy uczenia maszynowego przetwarzanie danych w uczeniu maszynowym ocena modelu i dostrajanie parametrów łańcuchy modeli i hermetyzacja przepływu pracy przetwarzanie danych tekstowych Python i uczenie maszynowe: programowanie do zadań specjalnych!
Ta pozycja jest dostępna przez Internet. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.
Dostęp do treści elektronicznej wymaga posiadania kodu dostępu, który można odebrać w bibliotece.
Pozycja została dodana do koszyka. Jeśli nie wiesz, do czego służy koszyk, kliknij tutaj, aby poznać szczegóły.
Nie pokazuj tego więcej