Gift Noah
Sortowanie
Źródło opisu
ebookpoint BIBLIO
(2)
Forma i typ
E-booki
(2)
Autor
Sekuła Aleksandra
(2470)
Kozioł Paweł
(2014)
Kochanowski Jan
(987)
Kotwica Wojciech
(782)
Konopnicka Maria
(693)
Gift Noah
(-)
Kowalska Dorota
(664)
Leśmian Bolesław
(480)
Krasicki Ignacy
(476)
Boy-Żeleński Tadeusz
(462)
Mickiewicz Adam
(408)
Baczyński Krzysztof Kamil
(401)
Kraszewski Józef Ignacy
(383)
Krzyżanowski Julian
(356)
Słowacki Juliusz
(322)
Jachowicz Stanisław
(316)
Otwinowska Barbara
(309)
Orzeszkowa Eliza
(308)
Sienkiewicz Henryk
(296)
Rolando Bianka
(262)
Trzeciak Weronika
(262)
Wallace Edgar
(254)
Ziajkiewicz Artur
(246)
Czechowicz Józef
(242)
May Karol
(237)
Prus Bolesław
(226)
Korzeniewski Wiktor
(219)
Doyle Arthur Conan
(212)
Liebert Jerzy
(209)
Żeromski Stefan
(205)
Biel Mirella
(201)
Goliński Zbigniew
(201)
Dug Katarzyna
(198)
Pawlikowska-Jasnorzewska Maria
(194)
Cartland Barbara
(193)
Bogucka Masza
(188)
Przerwa-Tetmajer Kazimierz
(182)
Miciński Tadeusz
(177)
Asnyk Adam
(173)
Filipowicz Leszek
(172)
Fabianowska Małgorzata
(169)
Masiak Wojciech
(167)
Oppenheim E. Phillips
(165)
Baudelaire Charles
(160)
Curant Catrina
(160)
Ławnicki Lucjan
(152)
Conrad Joseph
(148)
Andersen Hans Christian
(147)
Kasprowicz Jan
(147)
M. Annah Viki
(147)
Derengowska Joanna
(145)
Brand Max
(143)
Domańska Joanna
(142)
Будна Наталія
(141)
Lech Justyna
(138)
Shakespeare William
(132)
Rawinis Marian Piotr
(130)
Syrokomla Władysław
(128)
Zarawska Patrycja
(128)
London Jack
(125)
Norwid Cyprian Kamil
(125)
Dickens Charles
(124)
Balzac Honoré de
(123)
Lange Antoni
(123)
Montgomery Lucy Maud
(123)
Kornhauser Julian
(122)
Rodziewiczówna Maria
(122)
Ignaczak Tomasz
(118)
Pasewicz Edward
(118)
Verne Jules
(118)
Keff Bożena
(116)
Plewako-Szczerbiński Krzysztof
(116)
Sobczak Tomasz
(115)
Grabiński Stefan
(114)
SheWolf
(114)
Leblanc Maurice
(111)
Podsiadło Jacek
(111)
Korczak Janusz
(110)
Mazur Bartosz
(109)
Mattel
(108)
Mirandola Franciszek
(107)
роботае грукова
(106)
Dołęga-Mostowicz Tadeusz
(104)
Tkaczyszyn-Dycki Eugeniusz
(103)
Napierski Stefan
(101)
Popławska Anna
(101)
Stanecka Zofia
(101)
Wiedemann Adam
(100)
Ryźlak Anna
(98)
Steel Danielle
(98)
Czechow Anton
(97)
Kamieński Jakub
(95)
Wolny-Hamkało Agnieszka
(95)
Grimm Wilhelm
(93)
Górczyński Robert
(93)
Wells Herbert George
(93)
Chłabko Emil
(92)
Wilczek Piotr
(91)
Беденко Марко
(91)
Astley Neville
(90)
Szlengel Władysław
(89)
Rok wydania
2020 - 2024
(1)
2010 - 2019
(1)
Kraj wydania
Polska
(2)
Język
polski
(2)
2 wyniki Filtruj
E-book
W koszyku
Autor
Forma i typ
Opanuj skuteczne, gotowe do użycia rozwiązania biznesowe dla sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego AI podejście pragmatyczne pomaga rozwiązywać praktyczne problemy przy użyciu nowoczesnego uczenia maszynowego, sztucznej inteligencji i chmurowych narzędzi obliczeniowych. Noah Gift demistyfikuje wszelkie koncepcje i narzędzia potrzebne do osiągnięcia wyników nawet jeśli Czytelnik nie ma solidnego przygotowania z matematyki lub data science. Autor wyjaśnia skuteczne, gotowe do użycia rozwiązania udostępniane przez Amazon, Google i Microsoft oraz demonstruje sprawdzone techniki wykorzystujące ekosystem analizy danych oparty na języku Python. Proponowane podejścia i przykłady pomagają ukierunkować i uprościć każdy krok od wdrożenia po produkcję i budować rozwiązania o niezwykłych możliwościach skalowania. W miarę poznawania działania rozwiązań Machine Language (ML) będziesz uzyskiwać coraz bardziej intuicyjne zrozumienie tego, co można dzięki nim osiągnąć i jak zmaksymalizować ich wartość. Na tych podstawach autor krok po kroku prezentuje budowanie chmurowych aplikacji AI/ML do rozwiązywania realistycznych problemów w dziedzinie marketingu, zarządzania projektami, wyceniania produktów, nieruchomości i dużo więcej. Bez względu na to, czy jesteś profesjonalistą biznesowym, osobą decyzyjną, studentem czy programistą, eksperckie wskazówki autora i rozbudowane analizy przypadków przygotują cię do rozwiązywania problemów data science w niemal dowolnym środowisku. Uzyskaj i skonfiguruj wszystkie potrzebne narzędzia Szybko przejrzyj wszystkie funkcjonalności Pythona, których potrzebujesz do budowania aplikacji uczenia maszynowego Opanuj narzędzia AI i ML oraz cykl życia projektu Korzystaj z narzędzi analitycznych Pythona, takich jak IPython, Pandas, Numpy, Juypter Notebook i Sklearn Dołącz pragmatyczną pętlę zwrotną, która pozwoli nieustannie poprawiać wydajność naszych procedur i systemów Projektuj chmurowe rozwiązania AI oparte na Google Cloud Platform, uwzględniając usługi TPU, Colaboratory i Datalab Definiuj chmurowe przepływy pracy w Amazon Web Services, w tym wystąpienia punktowe, potoki kodu i inne Pracuj z API sztucznej inteligencji w Microsoft Azure Poznaj budowanie sześciu rzeczywistych aplikacji AI od początku do końca
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
Ostatnia dekada zmieniła oblicze IT. Kluczowego znaczenia nabrały big data, a chmura i automatyzacja rozpowszechniły się wszędzie tam, gdzie mowa o efektywności. Inżynierowie muszą wykorzystywać zalety systemów linuksowych w codziennej praktyce, aby zapewnić należyty poziom automatyzacji swoich zadań. Do tych celów świetnie nadaje się Python. Język ten zdobywa coraz większe uznanie z uwagi na jego wszechstronność, jak również wydajność, przenaszalność i bezpieczeństwo kodu. Warto więc wykorzystywać Pythona do administrowania systemami Linux wraz z takimi narzędziami DevOps jak Docker, Kubernetes i Terraform. Dzięki tej książce dowiesz się, jak sobie z tym poradzić. Znalazło się w niej krótkie wprowadzenie do Pythona oraz do automatyzacji przetwarzania tekstu i obsługi systemu plików, a także do pisania własnych narzędzi wiersza poleceń. Zaprezentowano również przydatne narzędzia linuksowe, systemy zarządzania pakietami oraz systemy budowania, monitorowania i automatycznego testowania kodu. Zagadnienia te szczególnie zainteresują specjalistów DevOps. Ponadto zawarto tu podstawowe informacje o chmurze obliczeniowej, usługach IaC i systemach Kubernetes. Omówiono zasady uczenia maszynowego i inżynierii danych z perspektywy DevOps. Przedstawiono także kompletny przewodnik po procesach budowania, wdrażania oraz operacyjnego wykorzystywania modelu uczenia maszynowego z użyciem systemów Flask, sklearn, Docker i Kubernetes. W tej książce: wprowadzenie do Pythona automatyczne przetwarzanie tekstu oraz automatyzacja operacji na plikach automatyzacja za pomocą sprawdzonych narzędzi linuksowych chmura, infrastruktura jako kod, Kubernetes i tryb bezserwerowy uczenie maszynowe i inżynieria danych z perspektywy DevOps tworzenie i operacjonalizacja projektu uczenia maszynowego Python: tutaj ważna jest prawdziwa nowoczesność oprogramowania!
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