Эта книга — отличный источник информации для каждого, кто собирается использовать машинное обучение на практике. Ныне машинное обучение стало неотъемлемой частью различных коммерческих и исследовательских проектов, и не следует думать, что эта область — прерогатива исключительно крупных компаний с мощными командами аналитиков. Эта книга научит вас практическим способам построения систем МО, даже если вы еще новичок в этой области. В ней подробно объясняются все этапы, необходимые для создания успешного проекта машинного обучения, с использованием языка Python и библиотек scikit-learn, NumPy и matplotlib. Авторы сосредоточили свое внимание исключительно на практических аспектах применения алгоритмов машинного обучения, оставив за рамками книги их математическое обоснование. Данная книга адресована специалистам, решающим реальные задачи, а поскольку область применения методов МО практически безгранична, прочитав эту книгу, вы сможете собственными силами построить действующую систему машинного обучения в любой научной или коммерческой сфере.
2881 Руб.
Эта полноцветная книга - отличный источник информации для каждого, кто собирается использовать машинное обучение на практике. Ныне машинное обучение стало неотъемлемой частью различных коммерческих и исследовательских проектов, и не следует думать, что эта область - прерогатива исключительно крупных компаний с мощными командами аналитиков. Эта книга научит вас практическим способам построения систем МО, даже если вы еще новичок в этой области. В ней подробно объясняются все этапы, необходимые для создания успешного проекта машинного обучения, с использованием языка Python и библиотек scikit-learn, NumPy и matplotlib. Авторы сосредоточили свое внимание исключительно на практических аспектах применения алгоритмов машинного обучения, оставив за рамками книги их математическое обоснование. Данная книга адресована специалистам, решающим реальные задачи, а поскольку область применения методов МО практически безгранична, прочитав эту книгу, вы сможете собственными силами построить действующую систему машинного обучения в любой научной или коммерческой сфере.
5186 Руб.
Полное руководство для понимания и создания систем машинного обучения с помощью Python. "Машинное обучение с помощью Python для всех" поможет вам овладеть процессами, шаблонами и стратегиями, необходимыми для создания эффективных систем обучения, даже если вы абсолютный новичок. Если вы немного знакомы с написанием кода на Python, эта книга для вас, независимо от того, насколько глубоко вы знаете математику. Мы начнем с понятия машинного обучения и того, что можно сделать с его помощью, введем ключевые математические и вычислительные темы на понятном языке, помогая пройти первые шаги по созданию, обучению и оценке систем. Шаг за шагом вы освоите компоненты практической системы обучения, расширите ваш инструментарий и изучите некоторые из самых сложных и интересных методик. Это руководство полезно для любой системы обучения, которую вы будете использовать. Доктор Марк Э. Феннер с 1999 года преподает информатику и математику, работает в области науки о данных. Марк разрабатывал учебные программы для крупных компаний, небольших консалтинговых фирм и научно-исследовательских лабораторий национального уровня. Он имеет степень доктора в области компьютерных наук. Вы научитесь: • Понимать алгоритмы, модели и основные концепции машинного обучения. • Реалистично оценивать производительность систем машинного обучения. • Настраивать производительность системы. • Применять методы машинного обучения к изображениям и тексту. • Взаимодействовать с нейронными сетями и графическими моделями. • Разрабатывать функции для сглаживания данных и придания им полезной формы. • Пользоваться библиотекой Python scikit-learn и другими мощными инструментами.
3466 Руб.
В монографии авторы рассматривают специфику проектной деятельности и проектного обучения по направлению подготовки 39.03.03 "Организация работы с молодежью". Приведена парадигма проектного обучения, показаны научные основания проектирования как вида деятельности в работе специалиста. Дан контент проектной деятельности в организациях различного профиля и уровня. Проектное обучение показано как необходимое условие эффективной проектной деятельности субъектов молодежной политики, проанализированы модели проектного обучения в вузе, особенности проектного обучения специалистов молодежной сферы. Также авторы рассматривают содержание исследовательских и организационных проектов. Предназначена для преподавателей, специалистов сферы молодежной политики, руководителей образовательных программ, организаторов проектного обучения.
1345 Руб.
Книга предоставит вам доступ в мир прогнозной аналитики и продемонстрирует, почему Python является одним из лидирующих языков науки о данных. Охватывая широкий круг мощных библиотек Python, в том числе scikit-learn, Theano и Keras, предлагая руководство и советы по всем вопросам, начиная с анализа мнений и заканчивая нейронными сетями, книга ответит на большинство ваших вопросов по машинному обучению. .Издание предназначено для специалистов по анализу данных, находящихся в поисках более широкого и практического понимания принципов машинного обучения.
2719 Руб.
Книга предоставит вам доступ в мир прогнозной аналитики и продемонстрирует, почему Python является одним из лидирующих языков науки о данных. Охватывая широкий круг мощных библиотек Python, в том числе scikit-learn, Theano и Keras, предлагая руководство и советы по всем вопросам, начиная с анализа мнений и заканчивая нейронными сетями, книга ответит на большинство ваших вопросов по машинному обучению. .Издание предназначено для специалистов по анализу данных, находящихся в поисках более широкого и практического понимания принципов машинного обучения.
2719 Руб.
ПОЛНОЕ РУКОВОДСТВО ДЛЯ ПОНИМАНИЯ И СОЗДАНИЯ СИСТЕМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ PYTHON.«Машинное обучение с помощью Python для всех» поможет вам овладеть процессами, шаблонами и стратегиями, необходимыми для создания эффективных систем обучения, даже если вы абсолютный новичок. Если вы немного знакомы с написанием кода на Python, эта книга для вас, независимо от того, насколько глубоко вы знаете математику.Мы начнем с понятия машинного обучения и того, что можно сделать с его помощью, введем ключевые математические и вычислительные темы на понятном языке, помогая пройти первые шаги по созданию, обучению и оценке систем. Шаг за шагом вы освоите компоненты практической системы обучения, расширите ваш инструментарий и изучите некоторые из самых сложных и интересных методик. Это руководство полезно для любой системы обучения, которую вы будете использовать.ДОКТОР МАРК Э. ФЕННЕР с 1999 года преподает информатику и математику, работает в области науки о данных. Марк разрабатывал учебные программы для крупных компаний, небольших консалтинговых фирм и научно-исследовательских лабораторий национального уровня. Он имеет степень доктора в области компьютерных наук.Вы научитесь:• Понимать алгоритмы, модели и основные концепции машинного обучения.• Реалистично оценивать производительность систем машинного обучения.• Настраивать производительность системы.• Применять методы машинного обучения к изображениям и тексту.• Взаимодействовать с нейронными сетями и графическими моделями.• Разрабатывать функции для сглаживания данных и придания им полезной формы.• Пользоваться библиотекой Python scikit-learn и другими мощными инструментами.
2790 Руб.
ПОЛНОЕ РУКОВОДСТВО ДЛЯ ПОНИМАНИЯ И СОЗДАНИЯ СИСТЕМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ PYTHON. «Машинное обучение с помощью Python для всех» поможет вам овладеть процессами, шаблонами и стратегиями, необходимыми для создания эффективных систем обучения, даже если вы абсолютный новичок. Если вы немного знакомы с написанием кода на Python, эта книга для вас, независимо от того, насколько глубоко вы знаете математику. Мы начнем с понятия машинного обучения и того, что можно сделать с его помощью, введем ключевые математические и вычислительные темы на понятном языке, помогая пройти первые шаги по созданию, обучению и оценке систем. Шаг за шагом вы освоите компоненты практической системы обучения, расширите ваш инструментарий и изучите некоторые из самых сложных и интересных методик. Это руководство полезно для любой системы обучения, которую вы будете использовать.ДОКТОР МАРК Э. ФЕННЕР с 1999 года преподает информатику и математику, работает в области науки о данных. Марк разрабатывал учебные программы для крупных компаний, небольших консалтинговых фирм и научно-исследовательских лабораторий национального уровня. Он имеет степень доктора в области компьютерных наук. Вы научитесь: • Понимать алгоритмы, модели и основные концепции машинного обучения. • Реалистично оценивать производительность систем машинного обучения. • Настраивать производительность системы. • Применять методы машинного обучения к изображениям и тексту. • Взаимодействовать с нейронными сетями и графическими моделями. • Разрабатывать функции для сглаживания данных и придания им полезной формы. • Пользоваться библиотекой Python scikit-learn и другими мощными инструментами.
2388 Руб.
Машинное обучение затронуло практически все отрасли жизни. Для него используются многие языки программирования, но наиболее популярным является Python. Несмотря на то что в основе машинного обучения обычно лежат продвинутые математические концепции, обучать сложные модели, не имея глубоких математических знаний, вполне возможно. Эта книга представляет собой руководство, доступное для понимания любому человеку, что позволяет при любом уровне подготовки быстро улучшить знания и навыки в области машинного обучения, освоить некоторые сложные и интересные методы.
2388 Руб.
ПОЛНОЕ РУКОВОДСТВО ДЛЯ ПОНИМАНИЯ И СОЗДАНИЯ СИСТЕМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ PYTHON. «Машинное обучение с помощью Python для всех» поможет вам овладеть процессами, шаблонами и стратегиями, необходимыми для создания эффективных систем обучения, даже если вы абсолютный новичок. Если вы немного знакомы с написанием кода на Python, эта книга для вас, независимо от того, насколько глубоко вы знаете математику. Мы начнем с понятия машинного обучения и того, что можно сделать с его помощью, введем ключевые математические и вычислительные темы на понятном языке, помогая пройти первые шаги по созданию, обучению и оценке систем. Шаг за шагом вы освоите компоненты практической системы обучения, расширите ваш инструментарий и изучите некоторые из самых сложных и интересных методик. Это руководство полезно для любой системы обучения, которую вы будете использовать.ДОКТОР МАРК Э. ФЕННЕР с 1999 года преподает информатику и математику, работает в области науки о данных. Марк разрабатывал учебные программы для крупных компаний, небольших консалтинговых фирм и научно-исследовательских лабораторий национального уровня. Он имеет степень доктора в области компьютерных наук. Вы научитесь: • Понимать алгоритмы, модели и основные концепции машинного обучения. • Реалистично оценивать производительность систем машинного обучения. • Настраивать производительность системы. • Применять методы машинного обучения к изображениям и тексту. • Взаимодействовать с нейронными сетями и графическими моделями. • Разрабатывать функции для сглаживания данных и придания им полезной формы. • Пользоваться библиотекой Python scikit-learn и другими мощными инструментами.
2388 Руб.
Книга поможет осознанно и эффективно работать с моделями машинного обучения. Дано введение в интерпретацию машинного обучения: раскрыты важность темы, ее ключевые понятия и проблемы. Рассмотрены методы интерпретации: модельно-агностические, якорные и контрфактические, для многопеременного прогнозирования, а также визуализации сверточных нейронных сетей. Раскрыты вопросы настройки на интерпретируемость: отбор и конструирование признаков, ослабление систематического смещения и причинно-следственный вывод, монотонные ограничения, настройка моделей и устойчивость к антагонизму. Показаны перспективы развития интерпретируемых моделей машинного обучения. Каждая глава книги включает подробные примеры исходного кода на языке Python.На сайте издательства размещен архив с цветными иллюстрациями.Для программистов в области машинного обучения.
1677 Руб.
Книга поможет осознанно и эффективно работать с моделями машинного обучения. Дано введение в интерпретацию машинного обучения: раскрыты важность темы, ее ключевые понятия и проблемы. Рассмотрены методы интерпретации: модельно-агностические, якорные и контрфактические, для многопеременного прогнозирования, а также визуализации сверточных нейронных сетей. Раскрыты вопросы настройки на интерпретируемость: отбор и конструирование признаков, ослабление систематического смещения и причинно-следственный вывод, монотонные ограничения, настройка моделей и устойчивость к антагонизму. Показаны перспективы развития интерпретируемых моделей машинного обучения. Каждая глава книги включает подробные примеры исходного кода на языке Python.На сайте издательства размещен архив с цветными иллюстрациями.Для программистов в области машинного обучения.
1677 Руб.
В монографии авторы рассматривают специфику проектной деятельности и проектного обучения по направлению подготовки 39.03.03 "Организация работы с молодежью". Приведена парадигма проектного обучения, показаны научные основания проектирования как вида деятельности в работе специалиста. Дан контент проектной деятельности в организациях различного профиля и уровня. Проектное обучение показано как необходимое условие эффективной проектной деятельности субъектов молодежной политики, проанализированы модели проектного обучения в вузе, особенности проектного обучения специалистов молодежной сферы. Также авторы рассматривают содержание исследовательских и организационных проектов. Предназначена для преподавателей, специалистов сферы молодежной политики, руководителей образовательных программ, организаторов проектного обучения.
1515 Руб.
