Automatyzacja testów
88,51
PLN
Cena rynkowa: 109.00 PLN
Data Science i uczenie maszynowe
X
-
Załączniki bezpieczeństwa
Załczniki do produktuZałączniki dotyczące bezpieczeństwa produktu zawierają informacje o opakowaniu produktu i mogą dostarczać kluczowych informacji dotyczących bezpieczeństwa konkretnego produktu
-
Informacje o producencie
Informacje o producencieInformacje dotyczące produktu obejmują adres i powiązane dane producenta produktu.wydawnictwo naukowe pwn
-
Osoba odpowiedzialna w UE
Osoba odpowiedzialna w UEPodmiot gospodarczy z siedzibą w UE zapewniający zgodność produktu z wymaganymi przepisami.
XXI wiek to czas sztucznej inteligencji. Nie tylko tej specjalistycznej, która kieruje samochodami, tłumaczy języki naturalne czy szuka leku na raka, ale również uniwersalnej, rozwiązującej zadania z różnych dziedzin. Ten przełom zawdzięczamy splotowi trzech zdarzeń: rozwojowi technologii przechowywania i przetwarzania danych, nowej metodzie naukowej (data science), oraz uczeniu maszynowemu, w szczególności znacznemu postępowi w zakresie głębokiego uczenia maszynowego.
Książka przedstawia uczenie maszynowe w ujęciu praktycznym. Przeprowadzając opisane w niej eksperymenty data science poznamy zastosowanie reguł statystycznych i algorytmów uczenia maszynowego do rozwiązywania konkretnych problemów. Takie podejście oznacza, że studenci informatyki oraz specjaliści — analitycy, informatycy i bazodanowcy — zdobędą nie tylko teoretyczną wiedzę, ale również umiejętność jej praktycznego wykorzystania w codziennej pracy.
Książka podzielona jest na cztery części:
• Pierwszy rozdział wyjaśnia termin Data science i pokazuje zastosowanie tej metody w eksperymentach naukowych.
• Rozdziały od drugiego do czwartego poświęcone są danym: technikom oceny ich jakości, wstępnego przygotowania oraz wzbogacenia danych na potrzeby ich dalszej analizy.
• Rozdziały od piątego do dziewiątego opisują poszczególne typy modeli predykcyjnych: klasyfikatory, regresory, modele grupujące, rekomendujące i prognozujące.
• Ostatnie dwa rozdziały książki przedstawiają metody oceny i poprawy jakości modeli oraz udostępniania ich użytkownikom jako usług WWW.
Książka przedstawia uczenie maszynowe w ujęciu praktycznym. Przeprowadzając opisane w niej eksperymenty data science poznamy zastosowanie reguł statystycznych i algorytmów uczenia maszynowego do rozwiązywania konkretnych problemów. Takie podejście oznacza, że studenci informatyki oraz specjaliści — analitycy, informatycy i bazodanowcy — zdobędą nie tylko teoretyczną wiedzę, ale również umiejętność jej praktycznego wykorzystania w codziennej pracy.
Książka podzielona jest na cztery części:
• Pierwszy rozdział wyjaśnia termin Data science i pokazuje zastosowanie tej metody w eksperymentach naukowych.
• Rozdziały od drugiego do czwartego poświęcone są danym: technikom oceny ich jakości, wstępnego przygotowania oraz wzbogacenia danych na potrzeby ich dalszej analizy.
• Rozdziały od piątego do dziewiątego opisują poszczególne typy modeli predykcyjnych: klasyfikatory, regresory, modele grupujące, rekomendujące i prognozujące.
• Ostatnie dwa rozdziały książki przedstawiają metody oceny i poprawy jakości modeli oraz udostępniania ich użytkownikom jako usług WWW.
Szczegóły
-
Autor:
Szeliga Marcin
-
Format:
16.5x23.5cm
-
ISBN:
9788301192327
-
Objętość:
372
-
Oprawa:
Miękka
-
Rok wydania:
2021
-
Tematyka:
Informatyka
-
Wydanie:
1
Polecamy również
Klasyczne problemy informatyki w Pythonie
64,15
PLN
Cena rynkowa: 79.00 PLN
Elixir w akcji
84,44
PLN
Cena rynkowa: 104.00 PLN
F#. Zadania z funkcyjnego i imperatywnego programowania z przykładowymi rozwiązaniami
47,90
PLN
Cena rynkowa: 59.00 PLN
PHP 7 MySQL 8 i Maria DB Praktyczny podręcznik
104,75
PLN
Cena rynkowa: 129.00 PLN
