Praktyczne uczenie nienadzorowane przy użyciu języka Python

50,38 zł

79,80 zł - sugerowana cena detaliczna

Zamów teraz, wyślemy w poniedziałek.

Darmowa dostawa od 299 zł

Kup teraz, zapłać za 30 dni

Kup teraz, zapłać za 30 dni

Wydawnictwo:	Apn Promise
Rodzaj oprawy:	Okładka broszurowa (miękka)
Wydanie:	1
Liczba stron:	362
Format:	17.0x23.0cm
Rok wydania:	2020

Zobacz więcej

Jak budować użytkowe rozwiązania uczenia maszynowego na podstawie nieoznakowanych danych.
Wielu ekspertów branżowych uważa uczenie nienadzorowane za kolejną granicę w dziedzinie sztucznej inteligencji, która może stanowić klucz do pełnej sztucznej inteligencji. Ponieważ większość danych na świecie jest nieoznakowana, nie można do nich zastosować konwencjonalnego uczenia nadzorowanego. Z kolei uczenie nienadzorowane może być stosowane wobec nieoznakowanych zbiorów danych w celu odkrycia istotnych wzorców ukrytych głęboko w tych danych, które dla człowieka mogą być niemal niemożliwe do odkrycia.
Autor Ankur Patel pokazuje, jak stosować uczenie nienadzorowane przy wykorzystaniu dwóch prostych platform dla języka Python: Scikit-learn oraz TensorFlow (wraz z Keras). Dzięki dołączonemu kodowi i praktycznym przykładom analitycy danych będą mogli identyfikować trudne do znalezienia wzorce w danych i odkrywać dogłębne zależności biznesowe, wykrywać anomalie, przeprowadzać automatyczną selekcję zmiennych i generować syntetyczne zbiory danych.
Wystarczy znajomość programowania i nieco doświadczenia w uczeniu maszynowym, aby zająć się:
• Porównywaniem mocnych i słabych stron różnych podejść do uczenia maszynowego: uczenia nadzorowanego, nienadzorowanego i wzmacnianego.
• Przygotowywaniem i zarządzaniem projektami uczenia maszynowego.
• Budowaniem systemu wykrywania anomalii w celu wychwycenia oszustwa dotyczącego kard kredytowych.
• Rozdzielaniem użytkowników na wydzielone i jednorodne grupy.
• Przeprowadzaniem uczenia pół-nadzorowanego.
• Opracowywaniem systemów polecania filmów z użyciem ograniczonych automatów Boltzmanna.
• Generowaniem syntetycznych obrazów przy użyciu generujących sieci antagonistycznych.

„Badacze, inżynierowie i studenci docenią tę książkę pełną praktycznych technik uczenia nienadzorowanego, napisaną prostym językiem z nieskomplikowanymi przykładami w języku Python, które można szybko i skutecznie implementować.”
–Sarah Nagy
Główny analityk danych w firmie Edison
Ankur A. Patel jest wiceprezesem ds. informatyki analitycznej w firmie 7Park Data, wspieranej przez firmę inwestycyjną Vista Equity Partners. W firmie 7Park Data, Ankur i jego zespół analizy danych wykorzystują dane alternatywne do opracowywania produktów związanych z danymi dla funduszy hedgingowych i korporacji oraz rozwijają usługi uczenia maszynowego dla klientów firmowych.

Szczegółowe informacje na temat książki Praktyczne uczenie nienadzorowane przy użyciu języka Python

Wydawnictwo:	Apn Promise
EAN:	9788375414264
Rodzaj oprawy:	Okładka broszurowa (miękka)
Wydanie:	1
Liczba stron:	362
Format:	17.0x23.0cm
Rok wydania:	2020
Data premiery:	2020-09-08
Język wydania:	polski
Podmiot odpowiedzialny:	A.P.N. PROMISE S.A. ul. Domaniewska 44A 02-672 Warszawa PL