DiaMail - Книжный интернет-магазин - На главную 067-877-1666
066-366-1250
обратная связь
    Помощь
- доставка
- оплата
- заказ
     

  Книга "Python и машинное обучение: машинное и глубокое обучение с использованием Python..."
оставить заявку


БЕСПЛАТНАЯ ДОСТАВКА
по Украине
при заказе от 2000 грн

САМОВЫВОЗ
бесплатно
при заказе от 500 грн

СКИДКИ  5-13%
от количества, от суммы,
накопительные

ПРИНИМАЕМ К ОПЛАТЕ
Принимаем оплату картами Visa Принимаем 
оплату картами MasterCard
Оплата картой с monopay


Мы на Facebook

ПОДЕЛИТЬСЯ





Python и машинное обучение: машинное и глубокое обучение с использованием Python, scikit-learn и TensorFlow 2, 3-е издание

книга "Python и машинное обучение: машинное и глубокое обучение с использованием Python, scikit-learn и TensorFlow 2, 3-е издание, Себастьян Рашка, Вахид Мирджалили"

Оставить заявку
Товара сейчас нет в наличии.
Вы можете оставить заявку. При появлении его в продаже Вам будет выслано уведомление.
Последняя актуальная цена товара была 1320.00 грн.
Последний раз товар был в продаже 10.07.2023.

848 стр.; твердый переплет; тип бумаги: офсетная белая; формат 70x100/16 (170x240 мм);
Издательство Диалектика; ISBN 978-5-907203-57-0, 9781789955750

Книга является всеобъемлющим руководством по машинному и глубокому обучению с использованием языка Python. Она служит как пошаговым учебным пособием, так и справочником, к которому вы постоянно будете возвращаться в ходе построения систем машинного обучения.

Книга наполнена четкими пояснениями, визуальными представлениями, работающими примерами и детально раскрывает все важные методики машинного обучения. В то время как некоторые книги учат вас следовать инструкциям, Рашка и Мирджалили излагают принципы, лежащие в основе машинного обучения, что позволит вам самостоятельно строить модели и приложения.

Третье издание книги обновлено с целью учета версии библиотеки TensorFlow 2 и последних добавлений в scikit-learn. Оно расширено для охвата двух самых современных методик машинного обучения: обучения с подкреплением и порождающих состязательных сетей.

Эта книга — ваш попутчик в машинном обучении с применением Python, будь вы разработчиком приложений на языке Python, не знакомым с машинным обучением, или разработчиком, желающим углубить свои знания в современных областях.
Все иллюстрации к книге в цветном варианте доступны по адресу go.dialektika.com/pythonml.

Основные темы книги
Фреймворки, модели и методики, которые позволяют машинам "учиться" на основе данных
Использование scikit-learn для машинного обучения и TensorFlow для глубокого обучения
Применение машинного обучения для классификации изображений, смыслового анализа, создания интеллектуальных веб-приложений и многого другого

Построение и обучение нейронных сетей, порождающих состязательных сетей и других моделей
Реализация веб-приложений с искусственным интеллектом
Выполнение очистки и подготовки данных для машинного обучения
Классификация изображений с использованием глубоких сверточных нейронных сетей
Рекомендуемые приемы для оценки и настройки моделей
Прогнозирование непрерывных целевых результатов с использованием регрессионного анализа
Обнаружение скрытых шаблонов и структуры в данных с помощью кластеризации
Углубление в текстовые данные и данные социальных сетей с применением смыслового анализа

Прикладное машинное обучение с прочным теоретическим фундаментом.

Новое издание пересмотрено и расширено с целью охвата TensorFlow 2, порождающих состязательных сетей (GAN) и обучения с подкреплением. Книга является всеобъемлющим руководством по машинному и глубокому обучению с использованием языка Python. Она служит как пошаговым учебным пособием, так и справочником, к которому вы постоянно будете возвращаться в ходе построения систем машинного обучения.

Книга наполнена четкими пояснениями, визуальными представлениями и работающими примерами, детально раскрывая все важные методики машинного обучения. В то время как некоторые книги учат вас следовать инструкциям, Рашка и Мирджалили излагают принципы, лежащие в основе машинного обучения, что позволит вам самостоятельно строить модели и приложения.

Обновленное с учетом библиотеки TensorFlow 2.0 третье издание предлагает читателям ознакомиться с ее новыми средствами API-интерфейса Keras, а также с последними добавлениями в scikit-learn. Оно расширено для охвата самых современных методик обучения с подкреплением, основанных на глубоком обучении, и введения в порождающие состязательные сети. Наконец, в книге также проводится исследование подобласти обработки естественного языка (NLP), называемой смысловым анализом, что поможет вам использовать алгоритмы машинного обучения для классификации документов.

Об авторах
Себастьян Рашка, автор ставшего бестселлером 2-го издания этой книги, обладает многолетним опытом написания кода на языке Python. Он проводил многочисленные семинары по практическому применению науки о данных, машинному обучению и глубокому обучению, включая руководство по машинному обучению на SciPy — ведущей конференции, посвященной научным расчетам с помощью Python.

Несмотря на то что исследовательские проекты Себастьяна сосредоточены главным образом на решении задач в области вычислительной биологии, ему нравится писать и говорить на темы науки о данных, машинного обучения и языка Python в общем, и он стремится помочь людям разрабатывать решения, управляемые данными, без обязательного знания подоплеки машинного обучения.

Недавно его работа и вклад были отмечены званием выдающегося аспиранта 2016–2017, а также наградой ACM Computing Reviews’ Best of 2016.

В свободное время Себастьян любит участвовать в проектах с открытым кодом, а методы, которые он реализовал, теперь успешно используются в состязаниях по машинному обучению, таких как Kaggle.

Вахид Мирджалили получил звание PhD в машиностроении, работая над новаторскими методами для крупномасштабных вычислительных эмуляций молекулярных структур. В настоящее время он сосредоточил свою научно-исследовательскую работу на приложениях машинного обучения в разнообразных проектах компьютерного зрения в отделении компьютерных наук и инженерии Университета штата Мичиган.

Вахид избрал Python в качестве главного языка программирования, и на протяжении своей научно-исследовательской карьеры накопил громадный опыт в написании кода Python. Он преподавал программирование на Python инженерной группе в Университете штата Мичиган, что дало ему возможность помочь студентам понять разные структуры данных и разрабатывать эффективный код на Python.

Наряду с тем, что обширные исследовательские интересы Вахида сконцентрированы на приложениях глубокого обучения и компьютерного зрения, он особенно интересуется использованием приемов глубокого обучения для усиления приватности в биометрических данных, таких как изображения лиц, чтобы не раскрывалась информация сверх той, что пользователи намеревались показывать. Кроме того, он также сотрудничает с командой инженеров, работающих над беспилотными автомобилями, где проектирует модели на основе нейронных сетей для слияния многоспектральных изображений с целью обнаружения пешеходов.

Читать полностью ⇓


Оригинальное издание 
Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow 2, 3rd Edition, Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili


Комментарий: Книга издана в ч/б варианте.
Все иллюстрации к книге в цветном варианте доступны по адресу go.dialektika.com/pythonml.



 Лучшие книги аналогичной тематики  

Изучаем Python, том 1, 5-е издание Марк Лутц
Изучаем Python, том 1, 5-е издание
Марк Лутц
970.00 грн.

Изучаем Python, том 2, 5-е издание Марк Лутц
Изучаем Python, том 2, 5-е издание
Марк Лутц
970.00 грн.

Шаблоны корпоративных приложений Мартин Фаулер
Шаблоны корпоративных приложений
Мартин Фаулер
800.00 грн.

Python для чайников, 2-е издание Джон Пол Мюллер
Python для чайников, 2-е издание
Джон Пол Мюллер
670.00 грн.


Искусственный интеллект с примерами на Python Пратик Джоши
Искусственный интеллект с примерами на Python
Пратик Джоши
670.00 грн.

Алгоритмы для чайников Джон Пол Мюллер, Лука Массарон
Алгоритмы для чайников
Джон Пол Мюллер, Лука Массарон
670.00 грн.

Python для финансовых расчетов. 2-е издание Ив Хилпиш
Python для финансовых расчетов. 2-е издание
Ив Хилпиш
890.00 грн.

Искусственный интеллект: современный подход, 4-е издание. Том 2. Знания и рассуждения в условиях неопределенности Стюарт Рассел, Питер Норвиг
Искусственный интеллект: современный подход, 4-е издание. То...
Стюарт Рассел, Питер Норвиг
580.00 грн.


Искусственный интеллект: современный подход, 4-е издание. Том 3. Обучение, восприятие и действие Стюарт Рассел, Питер Норвиг
Искусственный интеллект: современный подход, 4-е издание. То...
Стюарт Рассел, Питер Норвиг
670.00 грн.

Python. Карманный справочник, 5-е издание Марк Лутц
Python. Карманный справочник, 5-е издание
Марк Лутц
490.00 грн.

Наука о данных: учебный курс Стивен С. Скиена
Наука о данных: учебный курс
Стивен С. Скиена
405.00 грн.

ASP.NET 3.5, компоненты AJAX и серверные элементы управления для профессионалов Роб Камерон, Дэйл Михалк
ASP.NET 3.5, компоненты AJAX и серверные элементы управления...
Роб Камерон, Дэйл Михалк
360.00 грн.

Скидки от 5% - при покупке от 2 книг или от 300 грн. Подробнее




 Новые книги аналогичной тематики  

Python. Довідник програміста Марк Лутц
Python. Довідник програміста
Марк Лутц
490.00 грн.

Автоматизация рутинных задач с помощью Python. Практическое руководство для начинающих. 2-е издание Эл Свейгарт
Автоматизация рутинных задач с помощью Python. Практическое ...
Эл Свейгарт
970.00 грн.

Скидки от 5% - при покупке от 2 книг или от 300 грн. Подробнее



 Разделы каталога  


© 1998-2024 Интернет-магазин DiaMail