Praktyczne uczenie maszynowe

  • Autor: Szeliga Marcin
  • Wydawca: WN PWN
  • EAN: 9788301207625
  • Oprawa: miękka
  • Cena sug. br.: 89,00 zł
  • Cena brutto: 89,00 zł (w tym 5% VAT)
  • Cena netto: 84,76 zł
  • Data premiery: 2019-10-30
  • Dostępność: Brak
Cena netto: 84,76 zł

Ostatnia dekada to czas bezprecedensowego rozwoju sztucznej inteligencji – nie tylko przełomowych badań nad algorytmami uczenia maszynowego, ale również coraz powszechniejszego stosowania inteligentnych maszyn w najróżniejszych dziedzinach naszego życia. Rozwój ten ogranicza niewystarczająca liczba specjalistów, łączących znajomość modelowania danych (przygotowania danych i zasad działania algorytmów uczenia maszynowego) ze znajomością języków analizy danych, takich jak SQL, R czy Python. Inżynieria danych (ang. data science) to interdyscyplinarna wiedza, której opanowanie wymaga znajomości algebry, geometrii, statystyki, rachunku prawdopodobieństwa i algorytmiki, uzupełnionej o praktyczną umiejętność programowania. Co więcej, sztuczna inteligencja jest przedmiotem intensywnych badań naukowych i samo śledzenie postępów w tej dziedzinie wiąże się z regularnym (codziennym) dokształcaniem. Niniejsza książka łączy w sobie teorię z praktyką. Opisuje rozwiązania kilkunastu typowych problemów, takich jak prognozowanie zysków, optymalizacja kampanii marketingowej, proaktywna konserwacja sprzętu czy oceny ryzyka kredytowego. Ich układ jest celowy – każdy przykład jest okazją do wyjaśnienia określonych zagadnień, zaczynając od narzędzi, przez podstawy uczenia maszynowego, sposoby oceny jakości danych i ich przygotowania do dalszej analizy, zasady tworzenia modeli uczenia maszynowego i ich optymalizacji, po wskazówki dotyczące wdrożenia gotowych modeli do produkcji. Książka jest adresowana do wszystkich, którzy chcieliby poznać lub udoskonalić: praktyczną znajomość statystki i umiejętność wizualizacji danych niezbędnej do oceny jakości danych; praktyczną znajomość języka SQL, R lub Python niezbędnej do uporządkowania, wstępnego przygotowania i wzbogacenia danych; zasady działania poszczególnych algorytmów uczenia maszynowego koniecznych do ich wyboru i optymalizacji; korzystanie z języka R lub Python do stworzenia, oceny, zoptymalizowania i wdrożenia do produkcji modeli eksploracji danych. Zarówno studenci kierunków informatycznych, jak również analitycy, programiści, administratorzy baz danych oraz statystycy znajdą w książce informacje, które pozwolą im opanować praktyczne umiejętności potrzebne do samodzielnego tworzenia systemów uczenia maszynowego.

  • ISBN:
    978-83-01-20762-5
  • Kategoria:
    INFORMATYKA / PROGRAMOWANIE
  • Liczba stron:
    468
  • Wysokość:
    235 mm
  • Szerokość:
    165 mm
  • Grubość grzbietu:
    25 mm
  • Numer wydania:
    1
  • Rok wydania:
    2019

Informacja dla niezalogowanego użytkownika.

Tylko zalogowani, zarejestrowani użytkownicy instytucjonalni mogą zamawiać towar
Chcesz zostać klientem Liber? Prosimy o kontakt z działem handlowym.

Użytkowników indywidualnych zapraszamy do sklepu detalicznego.

Updateing ...

Rozpoczeto import danych
z Navireo.