Deep Learning. Praca z językiem Python i biblioteką Keras (okładka  miękka, 02.2019)

Wszystkie formaty i wydania (4): Cena:

Oferta empik.com : 37,73 zł

37,73 zł 59,00 zł (-36%)
Odbiór w salonie 0 zł
Wysyłamy w 24 godziny

Oferta Smart Books : 47,93 zł

Oferta Parot : 48,12 zł

Oferta WawaSmart : 48,91 zł

Wszystkie oferty

Potrzebujesz pomocy w zamówieniu?

Zadzwoń
Dodaj do listy Moja biblioteka

Masz już ten produkt? Dodaj go do Biblioteki i podziel się jej zawartością ze znajomymi.

W skrócie uczenie maszynowe polega na wyodrębnianiu informacji z surowych danych i budowie modelu, który służy do przetwarzania kolejnych surowych danych. Technologia ta od kilku lat intensywnie się rozwija, a w miarę wzrostu jej możliwości rosną również zainteresowanie i oczekiwania architektów i użytkowników. Niektórzy widzą w głębokim uczeniu poważne zagrożenie, jednak obietnice, jakie daje ten rodzaj sztucznej inteligencji, są fascynujące. Narzędzia służące do programowania uczenia maszynowego, takie jak zaimplementowana w Pythonie biblioteka Keras, są dostępne dla każdego, kto chce wykorzystać tę technologię do własnych celów.

Niniejsza książka jest praktycznym przewodnikiem po uczeniu głębokim. Znalazły się tu dokładne informacje o istocie uczenia głębokiego, o jego zastosowaniach i ograniczeniach. Wyjaśniono zasady rozwiązywania typowych problemów uczenia maszynowego. Pokazano, jak korzystać z pakietu Keras przy implementacji rozpoznawania obrazu, przetwarzania języka naturalnego, klasyfikacji obrazów, przewidywania danych szeregu czasowego, analizy sentymentu, generowania tekstu i obrazu. Nawet dość skomplikowane zagadnienia, włączając w to koncepcje i dobre praktyki, zostały wyjaśnione w sposób bardzo przystępny i zrozumiały, tak aby umożliwić samodzielne stosowanie technik uczenia głębokiego w kolejnych projektach.

W tej książce między innymi:

  • kontekst i ogólne koncepcje sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i uczenia głębokiego,
  • sieci neuronowe i pakiet Keras,
  • typowe sposoby pracy nad projektami uczenia głębokiego,
  • rozbudowane modele uczenia głębokiego oraz modele generatywne,
  • perspektywy i ograniczenia technologii.

Uczenie głębokie. Nikt nie zna granic tej technologii!


Powyższy opis pochodzi od wydawcy.

ID produktu: 1221413646
Tytuł: Deep Learning. Praca z językiem Python i biblioteką Keras
Autor: Chollet Francois
Tłumaczenie: Konrad Matuk
Wydawnictwo: Wydawnictwo Helion
Język wydania: polski
Język oryginału: angielski
Liczba stron: 368
Numer wydania: I
Data premiery: 2019-02-19
Rok wydania: 2019
Forma: książka
Wymiary produktu [mm]: 25 x 227 x 171
Indeks: 31158497
średnia 4,4
5
6
4
2
3
2
2
0
1
0
Oceń:
W przypadku naruszenia Regulaminu Twój wpis zostanie usunięty.
2 recenzje
Kolejność wyświetlania:
Od najbardziej wartościowych
Od najbardziej wartościowych
Od najnowszych
Od najstarszych
Od najpopularniejszych
Od najwyższej oceny
Od najniższej oceny
5/5
04-06-2020 o godz 19:04 przez: Tomasz Dziedzic | Zweryfikowany zakup
Napisana bardzo przystępnym językiem, zrozumie treść praktycznie każdy, komu przyjdzie po nią sięgnąć, jeśli wie co co jest macierz i zna podstawowe zasady programowania. Autor prowadzi czytelnika za rękę, doskonale wie jaki nalezy zrobić wstęp zanim zagłębi się w dane zagadnienie, a robi to sukcesywnie w kolejnych rozdziałach.
Czy ta recenzja była przydatna? 0 0
5/5
27-04-2019 o godz 09:29 przez: roonie11lord | Zweryfikowany zakup
Świetna książka wprowadzająca do uczenia głębokiego z językiem Python. Od podstaw tłumaczy ideę ML i zawiera ciekawe praktyczne przykłady.
Czy ta recenzja była przydatna? 0 0
Prezentowane dane dotyczą zamówień dostarczanych i sprzedawanych przez empik.

Zobacz także

Inne z tego wydawnictwa Python. Wprowadzenie Lutz Mark
5/5
123,19 zł
199,00 zł
Inne z tego wydawnictwa Rozmyślania Marek Aureliusz
4.5/5
18,40 zł
29,90 zł
Inne z tego wydawnictwa Linux. Biblia Negus Christopher
5/5
93,28 zł
149,00 zł
Inne z tego wydawnictwa C# 9.0 w pigułce Albahari Joseph
5/5
116,64 zł
179,00 zł

Klienci, których interesował ten produkt, oglądali też

Podobne do ostatnio oglądanego