Jeśli po zakupie tego produktu, znajdziesz go taniej w wybranych sklepach internetowych, zwrócimy Ci różnicę w formie eKarty Empik. Obowiązują ograniczenia. Zobacz warunki akcji
Taniej w apce
Przejdź do appki Empik i kup ten produkt taniej z kodem "APP10"
Każdy sprzedawca w empik.com jest przedsiębiorcą. Wszystkie obowiązki związane z umową sprzedaży ciążą na sprzedawcy. Za wysłanie produktu odpowiada sprzedawca.
Opis produktu
Uczenie maszynowe w Pythonie - Kyle Gallatin
W ciągu ostatnich lat techniki uczenia maszynowego rozwijały się z niezwykłą dynamiką, rewolucjonizując pracę w różnych branżach. Obecnie do uczenia maszynowego najczęściej używa się Pythona i jego bibliotek. Znajomość najnowszych wydań tych narzędzi umożliwia efektywne tworzenie wyrafinowanych systemów uczących się.
Oto zaktualizowane wydanie popularnego przewodnika, dzięki któremu skorzystasz z ponad dwustu sprawdzonych receptur bazujących na najnowszych wydaniach bibliotek Pythona. Wystarczy, że skopiujesz i dostosujesz kod do swoich potrzeb. Możesz też go uruchamiać i testować za pomocą przykładowego zbioru danych.
W książce znajdziesz receptury przydatne do rozwiązywania szerokiego spektrum problemów, od przygotowania i wczytania danych aż po trenowanie modeli i korzystanie z sieci neuronowych. W ten sposób wyjdziesz poza rozważania teoretyczne czy też matematyczne koncepcje i zaczniesz tworzyć aplikacje korzystające z uczenia maszynowego.
Poznaj receptury dotyczące:
Pracy z danymi w wielu formatach, z bazami i magazynami danych.
Redukcji wymiarowości, jak również oceny i wyboru modelu.
Regresji liniowej i logistycznej, drzew i lasów, a także k-najbliższych sąsiadów.
Maszyn wektorów nośnych (SVM), naiwnej klasyfikacji bayesowskiej i klasteryzacji.
Udostępniania wytrenowanych modeli za pomocą wielu frameworków.
„Uczenie maszynowe w Pythonie” to praktyczny przewodnik po tworzeniu systemów opartych na uczeniu maszynowym z wykorzystaniem Pythona i jego bibliotek. Książka prowadzi przez kolejne etapy pracy — od przygotowania i wczytywania danych po trenowanie modeli oraz korzystanie z sieci neuronowych. Jej centrum stanowią gotowe receptury, które pomagają przejść od teorii do budowy realnych rozwiązań.
Książka porusza temat praktycznego zastosowania uczenia maszynowego, pokazując, jak wykorzystać Python do rozwiązywania konkretnych problemów. Ważnym motywem jest praca z danymi w różnych formatach oraz z bazami i magazynami danych, co podkreśla znaczenie solidnego przygotowania materiału wejściowego. Istotne miejsce zajmują też dobór i ocena modeli, a także redukcja wymiarowości, czyli zagadnienia kluczowe dla skutecznego modelowania. Autor Kyle Gallatin omawia również szerokie spektrum metod, takich jak regresja, drzewa i lasy, SVM, klasyfikacja bayesowska, klasteryzacja oraz udostępnianie wytrenowanych modeli.
To dobra propozycja dla osób zainteresowanych programowaniem i praktycznym wykorzystaniem uczenia maszynowego w Pythonie. Najbardziej docenią ją czytelnicy, którzy chcą pracować na gotowych recepturach i szybko testować rozwiązania na przykładach. Książka może być przydatna także dla początkujących w tej tematyce, ponieważ stawia na zastosowanie kodu i konkretnych narzędzi.
Książka została napisana przez Kyle’a Gallatina.
Książka nie jest częścią serii.
„Uczenie maszynowe w Pythonie” wyraźnie koncentruje się na praktyce. Zamiast zatrzymywać się na rozważaniach teoretycznych i matematycznych, prowadzi czytelnika w stronę tworzenia działających aplikacji opartych na uczeniu maszynowym. Dużym atutem są liczne sprawdzone receptury, które można kopiować, dostosowywać i uruchamiać na przykładowych danych. To książka dla osób, które chcą przede wszystkim wdrażać rozwiązania, a nie tylko poznawać pojęcia.
Zakres książki jest szeroki i obejmuje kolejne etapy pracy z uczeniem maszynowym. Czytelnik znajdzie tu materiał dotyczący przygotowania i wczytywania danych, wyboru i oceny modeli, a także trenowania różnych typów algorytmów. Omówione są między innymi regresja liniowa i logistyczna, drzewa i lasy, k-najbliżsi sąsiedzi, SVM, klasyfikacja bayesowska, klasteryzacja oraz sieci neuronowe. Dodatkową zaletą jest uwzględnienie sposobów udostępniania wytrenowanych modeli za pomocą różnych frameworków.
Wydawcą książki „Uczenie maszynowe w Pythonie” jest Wydawnictwo Helion.
Książka „Uczenie maszynowe w Pythonie” dostępna jest w miękkiej oprawie.
Informacje szczegółowe
ID produktu:
1459493579
Tytuł:
Uczenie maszynowe w Pythonie
Podtytuł:
Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu
Daję 5/5 nie dlatego, że w 100 % spełnia moje oczekiwania. Utknąłem na 114 stronie i chyba nie ruszę dalej bez zgłębienia tematu, ale niestety nie z pomocą tej książki, bo to książka z typu kompendium lub podstawowy szkielet do nauki z tematami do rozgryzienia, a nie podręcznik nauczania. Jeżeli ktoś jest zupełnym nowicjuszem w temacie, będzie mu trudno przejść przez całość. Wracając do oceny - podoba mi się, bo nie leje wody tylko krótko i na temat, a to że czytelnik jest zielony, to nie wina książki. Czasami trzeba się wspomagać przy użyciu czata GPT i netu by poprawiać (minimalnie) kod bo są małe rozbieżności w wersjach najnowszych bibliotek a tymi zastosowanymi w książce. Ponadto mały minus za brak indeksu (ale to już niemal standard - niestety).
