Книгу "Прикладное машинное обучение без учителя с использованием Python" можно купить в интернет-магазине DiaMail за 790.00 грн.
Оперативная доставка книги "Прикладное машинное обучение без учителя с использованием Python" курьером по Киеву, Новой Почтой по Украине и Укрпочтой, также, и за пределы Украины, как с оплатой при получении, так и после предварительной оплаты с помощью VISA/MasterCard, Приват-24, на карту ПриватБанка.
Перед покупкой Вы можете в режиме онлайн прочитать часть книги, ознакомиться с содержанием и оглавлением.
ISBN книги 978-617-7874-17-0, 978-1-492-03564-0.
Рекомендуем обратить внимание на другие книги автора Анкур Пател и серию книг O'Reilly (Animals).
бесплатный самовывоз из отделения Новой Почты г.Киев-225
накопительная скидка 6% на год на все заказы!
2020 г.; 432 стр.; мягкий переплет; тип бумаги: офсетная белая; формат 60х90/16 (145х215 мм); Издательство Диалектика - Киев; серия O'Reilly (Animals); ISBN 978-617-7874-17-0, 978-1-492-03564-0.
Цена 790.00грн
По мнению многих отраслевых экспертов, обучение без учителя — передовой рубеж технологий искусственного интеллекта (ИИ) и, возможно, ключ к созданию сильного ИИ. Поскольку подавляющая часть накопленных в мире данных не размечена, к ним нельзя применять традиционное обучение с учителем. В то же время обучение без учителя позволяет успешно работать с неразмеченными наборами данных и выявлять заложенные в них закономерности, обнаружить которые человеку не под силу.
Автор книги показывает, как реализовать обучение без учителя на основе двух платформ Python: Scikit-learn и TensorFlow/Keras. Используя готовый код и практические примеры, специалисты по работе с данными смогут выявлять скрытые закономерности в информационных массивах, более глубоко анализировать деловые данные, обнаруживать аномалии, выполнять автоматическое конструирование признаков и генерировать синтетические наборы данных. Все, что потребуется от читателя, — знание программирования и предварительный опыт работы в области машинного обучения.
Основные темы книги: Сравнение сильных и слабых сторон различных подходов к машинному обучению: с учителем, без учителя и с подкреплением Запуск готового проекта машинного обучения Создание системы обнаружения аномалий для выявления попыток мошенничества с банковскими картами Кластеризация пользователей путем разбиения их на отчетливо различимые однородные группы Обучение с частичным привлечением учителя Построение рекомендательной системы фильмов с использованием ограниченных машин Больцмана Генерирование синтетических изображений с помощью генеративно-состязательных сетей
Об авторе АнкурПател — вице-президент компании 7Park Data, входящей в портфель активов инвестиционной компании Vista Equity Partners. Вместе со своей командой разрабатывает программные продукты по обработке данных для хедж-фондов, а также систему MLaaS (машинное обучение как услуга), предназначенную для корпоративных клиентов.
