SOWA OPAC : Biblioteka Publiczna Miasta i Gminy Kłecko Katalog księgozbioru

4 wyniki

E-book

W koszyku

Zaawansowane uczenie maszynowe z językiem Python / John Hearty ; przeł. Konrad Matuk. - [miejsce nieznane] : Helion : ebookpoint BIBLIO, 2017. - 248 s. ; 23 cm.

Autor

Hearty John. Matuk Konrad.

Forma i typ

E-booki

Uczenie maszynowe przyczyniło się do powstania wielu innowacyjnych technologii. Pojazdy autonomiczne, mechanizmy rozpoznawania obrazów, badania genetyczne, a także dynamiczne dostosowywanie prezentowanych treści do preferencji odbiorcy to tylko niektóre przykłady. Możliwości związane z rozwojem tych technik sprawiają, że analityka danych i zaawansowane uczenie maszynowe stają się wyjątkowo cenną wiedzą. Dotyczy to szczególnie nowatorskich technik analizy danych, takich jak głębokie uczenie, algorytmy częściowo nadzorowane i metody zespołowe. Niniejsza książka jest przystępnie napisanym podręcznikiem, dzięki któremu poznasz niektóre zaawansowane techniki uczenia maszynowego. Szczególną uwagę poświęcono tu algorytmom uczenia maszynowego: zostały dokładnie wyjaśnione, opisano ich zastosowanie oraz topologię, metody uczenia i miary wydajności. Każdy rozdział uzupełniono o wykaz źródeł, pomocny w dalszym zgłębianiu tematu. Dodatkowo przedstawiono wiele cennych wskazówek dotyczących specyfiki pracy analityka danych. Do prezentacji przykładów wybrano język Python z uwagi na jego wszechstronność, elastyczność, prostotę oraz możliwość stosowania do specjalistycznych zadań. Najważniejsze zagadnienia przedstawione w książce: identyfikacja struktur i wzorców w zbiorach danych stosowanie sieci neuronowych praca z językiem naturalnym modele zespołowe i poprawa ich elastyczności narzędzia uczenia maszynowego w Pythonie Zaawansowane uczenie maszynowe — poznaj algorytmy przyszłości! John Hearty — jest autorytetem w dziedzinie analityki danych i inżynierii infrastruktury. Przez pewien czas zajmował się modelowaniem zachowań gracza i infrastrukturą dużych zbiorów danych w Microsofcie. Ważniejszymi jego projektami były modelowanie umiejętności gracza w grach asymetrycznych i modele segmentacji graczy mające na celu zindywidualizowanie rozgrywki. Obecnie Hearty jest niezależnym ekspertem, szczególnie cenionym przez zespoły zajmujące się eksploracją danych. W wolnym czasie tworzy modele uczenia maszynowego w Pythonie.

dostępna online

Ta pozycja jest dostępna przez Internet. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Dostęp do treści elektronicznej wymaga posiadania kodu dostępu, który można odebrać w bibliotece.

Informacje o książce

E-book

W koszyku

Python: Real World Machine Learning. Take your Python Machine learning skills to the next level / Prateek Joshi, Luca Massaron, John Hearty, Alberto Boschetti, Bastiaan Sjardin. - [miejsce nieznane] : Packt Publishing : ebookpoint BIBLIO, 2016.

Autor

Joshi Prateek. Massaron Luca. Hearty John. Boschetti Alberto. Sjardin Bastiaan.

Forma i typ

E-booki

Machine learning is increasingly spreading in the modern data-driven world. It is used extensively across many fields such as search engines, robotics, self-driving cars, and more. Machine learning is transforming the way we understand and interact with the world around us.In the first module, Python Machine Learning Cookbook, you will learn how to perform various machine learning tasks using a wide variety of machine learning algorithms to solve real-world problems and use Python to implement these algorithms.The second module, Advanced Machine Learning with Python, is designed to take you on a guided tour of the most relevant and powerful machine learning techniques and you’ll acquire a broad set of powerful skills in the area of feature selection and feature engineering.The third module in this learning path, Large Scale Machine Learning with Python, dives into scalable machine learning and the three forms of scalability. It covers the most effective machine learning techniques on a map reduce framework in Hadoop and Spark in Python.This Learning Path will teach you Python machine learning for the real world. The machine learning techniques covered in this Learning Path are at the forefront of commercial practice.This Learning Path combines some of the best that Packt has to offer in one complete, curated package. It includes content from the following Packt products:? Python Machine Learning Cookbook by Prateek Joshi? Advanced Machine Learning with Python by John Hearty? Large Scale Machine Learning with Python by Bastiaan Sjardin, Alberto Boschetti, Luca Massaron

dostępna online

Ta pozycja jest dostępna przez Internet. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Dostęp do treści elektronicznej wymaga posiadania kodu dostępu, który można odebrać w bibliotece.

Informacje o książce

E-book

W koszyku

Python: Deeper Insights into Machine Learning. Deeper Insights into Machine Learning / David Julian, Sebastian Raschka, John Hearty. - [miejsce nieznane] : Packt Publishing : ebookpoint BIBLIO, 2016.

Autor

Julian David. Raschka Sebastian. Hearty John.

Forma i typ

E-booki

Machine learning and predictive analytics are becoming one of the key strategies for unlocking growth in a challenging contemporary marketplace. It is one of the fastest growing trends in modern computing, and everyone wants to get into the field of machine learning. In order to obtain sufficient recognition in this field, one must be able to understand and design a machine learning system that serves the needs of a project.The idea is to prepare a learning path that will help you to tackle the real-world complexities of modern machine learning with innovative and cutting-edge techniques. Also, it will give you a solid foundation in the machine learning design process, and enable you to build customized machine learning models to solve unique problems.The course begins with getting your Python fundamentals nailed down. It focuses on answering the right questions that cove a wide range of powerful Python libraries, including scikit-learn Theano and Keras.After getting familiar with Python core concepts, it’s time to dive into the field of data science. You will further gain a solid foundation on the machine learning design and also learn to customize models for solving problems.At a later stage, you will get a grip on more advanced techniques and acquire a broad set of powerful skills in the area of feature selection and feature engineering.

dostępna online

Ta pozycja jest dostępna przez Internet. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Dostęp do treści elektronicznej wymaga posiadania kodu dostępu, który można odebrać w bibliotece.

Informacje o książce

E-book

W koszyku

Advanced Machine Learning with Python. Solve challenging data science problems by mastering cutting-edge machine learning techniques in Python / Victor Marak, Nishant Shukla, John Hearty, Jeffery Yee, Man Chon (Kevin) U, Gavin Hackeling, Sarah Guido, Mikhail Korobov, Andreas Mueller, Aman Madaan. - [miejsce nieznane] : Packt Publishing : ebookpoint BIBLIO, 2016. - 278 s.

Autor

Marak Victor. Shukla Nishant. Hearty John. Yee Jeffery. U Man Chon (Kevin). Hackeling Gavin. Guido Sarah. Korobov Mikhail. Mueller Andreas. Madaan Aman.

Forma i typ

E-booki

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.

dostępna online

Ta pozycja jest dostępna przez Internet. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Dostęp do treści elektronicznej wymaga posiadania kodu dostępu, który można odebrać w bibliotece.

Informacje o książce