DiaMail - Книжный интернет-магазин - На главную   Обратная связь   044-353-0111
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 800 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
Принимаем оплату через Приват-24 Принимаем оплату через LiqPay

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 1050.00 грн.
Последний раз товар был в продаже 04.01.2021.

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.

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 ⇓

Обсуждение книги в блоге Виктора Штонда

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





 Лучшие книги аналогичной тематики  

Изучаем Python, том 1, 5-е издание Марк Лутц
Изучаем Python, том 1, 5-е издание
Марк Лутц
Цена: 870.00 грн.

Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными Андреас Мюллер, Сара Гвидо
Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство д...
Андреас Мюллер, Сара Гвидо
Цена: 870.00 грн.

Изучаем Python, том 2, 5-е издание Марк Лутц
Изучаем Python, том 2, 5-е издание
Марк Лутц
Цена: 870.00 грн.

Высоконагруженные приложения. Программирование, масштабирование, поддержка Мартин Клеппман
Высоконагруженные приложения. Программирование, масштабирова...
Мартин Клеппман
Цена: 1270.00 грн.


Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow: концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем. 2-е издание Орельен Жерон
Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и...
Орельен Жерон
Цена: 1220.00 грн.

Основы статистического обучения: интеллектуальный анализ данных, логический вывод и прогнозирование, 2-е издание Тревор Хасти, Роберт Тибширани, Джером Фридман
Основы статистического обучения: интеллектуальный анализ дан...
Тревор Хасти, Роберт Тибширани, Д...
Цена: 870.00 грн.

Глубокое обучение. Цветное издание Иошуа Бенджио, Ян Гудфеллоу, Аарон Курвилль
Глубокое обучение. Цветное издание
Иошуа Бенджио, Ян Гудфеллоу, Ааро...
Цена: 2600.00 грн.

Нейронные сети: полный курс, 2-е издание Саймон Хайкин
Нейронные сети: полный курс, 2-е издание
Саймон Хайкин
Цена: 1220.00 грн.


Глубокое обучение на Python Франсуа Шолле
Глубокое обучение на Python
Франсуа Шолле
Цена: 600.00 грн.

Шаблоны корпоративных приложений Мартин Фаулер
Шаблоны корпоративных приложений
Мартин Фаулер
Цена: 870.00 грн.

Разработка веб-приложений с помощью PHP и MySQL, 5-е издание Люк Веллинг, Лора Томсон
Разработка веб-приложений с помощью PHP и MySQL, 5-е издание
Люк Веллинг, Лора Томсон
Цена: 870.00 грн.

Компьютерные науки. Базовый курс. 13-е издание Дж. Гленн Брукшир, Деннис Брилов
Компьютерные науки. Базовый курс. 13-е издание
Дж. Гленн Брукшир, Деннис Брилов
Цена: 870.00 грн.

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




 Новые книги аналогичной тематики  

Непрактичный Python: занимательные проекты для тех, кто хочет поумнеть Воган Ли
Непрактичный Python: занимательные проекты для тех, кто хоче...
Воган Ли
Цена: 600.00 грн.

Секреты Python Pro Дейн Хиллард
Секреты Python Pro
Дейн Хиллард
Цена: 1025.00 грн.

Практический анализ временных рядов: прогнозирование со статистикой и машинное обучение Эйлин Нильсен
Практический анализ временных рядов: прогнозирование со стат...
Эйлин Нильсен
Цена: 840.00 грн.

Потоковая обработка данных с Apache Flink. Основы разработки потоковых приложений Фабиан Уэске, Василики Калаври
Потоковая обработка данных с Apache Flink. Основы разработки...
Фабиан Уэске, Василики Калаври
Цена: 1370.00 грн.


Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow: концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем. 2-е издание Орельен Жерон
Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и...
Орельен Жерон
Цена: 1220.00 грн.

Распределенные системы Эндрю Таненбаум, Мартен ван Стин
Распределенные системы
Эндрю Таненбаум, Мартен ван Стин
Цена: 2080.00 грн.

Проектирование и реализация систем управления базами данных Эдвард Сьоре
Проектирование и реализация систем управления базами данных
Эдвард Сьоре
Цена: 2055.00 грн.

Принципы организации распределенных баз данных Тамер Ёсу, Патрик Вальдуриес
Принципы организации распределенных баз данных
Тамер Ёсу, Патрик Вальдуриес
Цена: 2200.00 грн.


Data Science. Наука о данных с нуля. 2-е издание Джоэл Грас
Data Science. Наука о данных с нуля. 2-е издание
Джоэл Грас
Цена: 565.00 грн.

Django 3.0. Практика создания веб-сайтов на Python Дронов Владимир Александрович
Django 3.0. Практика создания веб-сайтов на Python
Дронов Владимир Александрович
Цена: 840.00 грн.

Google BigQuery. Всё о хранилищах данных, аналитике и машинном обучении Валиаппа Лакшманан, Джордан Тайджани
Google BigQuery. Всё о хранилищах данных, аналитике и машинн...
Валиаппа Лакшманан, Джордан Тайдж...
Цена: 1015.00 грн.

Эволюционные нейросети на языке Python Ярослав Омельяненко
Эволюционные нейросети на языке Python
Ярослав Омельяненко
Цена: 1370.00 грн.

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



 Разделы каталога  


© 1998-2021 Интернет-магазин DiaMail