Магазин `Купить с доставкой`

Доставка до пунктов выдачи или почтой.

TwitterRSS

Python
ISBN 978-1-492-03564-0



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.

Прикладное машинное обучение без учителя с использованием Python

Производитель: Диалектика / Вильямс

Цена: 2859.00 руб.

Описание:
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.



Отобрано товаров 1
(c) nzrv.ru

Яндекс.Метрика