Brak produktów
| 1x | Udało się!... | -3,42 zł |
Uczenie maszynowe i nauka o danych są dziś ogromnie popularne. Dziedziny te szybko się rozwijają, a poszczególne techniki uczenia maszynowego znajdują coraz więcej różnorodnych zastosowań. Wiedza, którą można uzyskać dzięki odpowiedniemu przygotowaniu danych i ich eksploracji, często jest bezcenna. Umiejętność ich analizy oraz wiedza o możliwych sposobach rozwiązywania problemów napotykanych podczas uczenia maszynowego są więc dużymi atutami i mogą być wykorzystywane w wielu gałęziach nauki, techniki i biznesu.
Z tego zwięzłego przewodnika po technikach uczenia maszynowego opartego na strukturalnych danych skorzystają programiści, badacze, osoby zajmujące się nauką o danych oraz twórcy systemów sztucznej inteligencji. Znalazł się tu wyczerpujący opis procesu uczenia maszynowego i klasyfikacji danych strukturalnych. Przedstawiono też metody klastrowania danych, analizy regresji, redukcji wymiarowości oraz inne ważne zagadnienia. Prezentowane treści zostały zilustrowane uwagami, tabelami i przykładami kodu. Nie zabrakło opisu przydatnych bibliotek, niezwykle użytecznych w pracy analityka danych. W efekcie książka pozwala na szybkie rozwiązywanie różnego rodzaju problemów związanych z przetwarzaniem danych strukturalnych.
| Autor | Matt Harrison |
| ISBN | 9788328365582 |
| Rok wydania | Rok wydania: 2020, oprawa: broszurowa |
| Wydawnictwo | Helion |
| Data premiery | 2020-06-16 |
| Oprawa | broszurowa |
| Ilość stron | 256 |
| Cena detaliczna netto | 42.76 |
| Cena detaliczna brutto | 44.90 |
| Format | 12,2x19,4 cm |