Марк Феннер

Машинное обучение с помощью Python для всех

бумажная книга
39.49 USD 36.33 USD
вы экономите 3.16 USD (8%)
В корзину
Проверить наличие на складах

Склад в Москве

Ожидаемое поступление (если вы сделаете заказ прямо сейчас): 16.12.2025; планируемая отправка: 17.12.2025

Склад в С.-Петербурге

Ожидаемое поступление (если вы сделаете заказ прямо сейчас): 19.12.2025; планируемая отправка: 20.12.2025


Технические характеристики
Издательство:
Эксмо
Дата выхода:
март 2024
ISBN:
978-5-04-187899-3
Тираж:
2 000 экземпляров
Объём:
672 страниц
Масса:
1167 г
Размеры (В × Ш × Т):
24 × 17 × 4 см
Обложка:
твёрдая
Бумага:
офсетная

ПОЛНОЕ РУКОВОДСТВО ДЛЯ ПОНИМАНИЯ И СОЗДАНИЯ СИСТЕМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ PYTHON.

 

 

«Машинное обучение с помощью Python для всех» поможет вам овладеть процессами, шаблонами и стратегиями, необходимыми для создания эффективных систем обучения, даже если вы абсолютный новичок. Если вы немного знакомы с написанием кода на Python, эта книга для вас, независимо от того, насколько глубоко вы знаете математику.

 

Мы начнем с понятия машинного обучения и того, что можно сделать с его помощью, введем ключевые математические и вычислительные темы на понятном языке, помогая пройти первые шаги по созданию, обучению и оценке систем. Шаг за шагом вы освоите компоненты практической системы обучения, расширите ваш инструментарий и изучите некоторые из самых сложных и интересных методик. Это руководство полезно для любой системы обучения, которую вы будете использовать.

 

ДОКТОР МАРК Э. ФЕННЕР с 1999 года преподает информатику и математику, работает в области науки о данных. Марк разрабатывал учебные программы для крупных компаний, небольших консалтинговых фирм и научно-исследовательских лабораторий национального уровня. Он имеет степень доктора в области компьютерных наук.

 

 

Вы научитесь:

 

• Понимать алгоритмы, модели и основные концепции машинного обучения.

• Реалистично оценивать производительность систем машинного обучения.

• Настраивать производительность системы.

• Применять методы машинного обучения к изображениям и тексту.

• Взаимодействовать с нейронными сетями и графическими моделями.

• Разрабатывать функции для сглаживания данных и придания им полезной формы.

• Пользоваться библиотекой Python scikit-learn и другими мощными инструментами.



Полная версия

Мы принимаем
Подробнее об оплате

1996-2025 © OTALEX