Sebastian Raschka Libros

Machine learning is eating the software world. Understand and work at the cutting edge of machine learning, neural networks, and deep learning with this second edition of Sebastian Raschka's bestselling book, Python Machine Learning. Modernized and extended to include the latest open source technologies, including scikit-learn, Keras, and TensorFlow, Python Machine Learning Second Edition offers the practical knowledge and techniques you need to create effective machine learning and deep learning applications in Python. Sebastian Raschka and Vahid Mirjalili's unique insight and expertise introduce you to machine learning and deep learning algorithms, before progressing to advanced topics in data analysis. This book combines the theoretical principles of machine learning with a hands-on coding approach for a thorough grasp of machine learning theory and implementation using Python.

Focusing on machine and deep learning, this guide offers a thorough exploration of PyTorch, known for its user-friendly coding framework. It is part of a bestselling series, providing readers with practical insights and techniques to effectively implement machine learning concepts. Ideal for both beginners and experienced practitioners, the book emphasizes hands-on learning and real-world applications, making complex topics accessible and engaging.

Uczenie maszynowe, zajmujące się algorytmami analizującymi dane, stanowi chyba najciekawszą dziedzinę informatyki. W czasach, w których generuje się olbrzymie ilości danych, samouczące się algorytmy maszynowe stanowią wyjątkową metodę przekształcania tych danych w wiedzę. W ten sposób powstało wiele innowacyjnych technologii, a możliwości uczenia maszynowego są coraz większe. Nieocenioną pomoc w rozwijaniu tej dziedziny stanowią liczne nowe biblioteki open source, które pozwalają na budowanie algorytmów w języku Python, będącym ulubionym, potężnym i przystępnym narzędziem naukowców i analityków danych.Niniejsza książka jest lekturą obowiązkową dla każdego, kto chce rozwinąć swoją wiedzę o danych naukowych i zamierza w tym celu wykorzystać język Python. Przystępnie opisano tu teoretyczne podstawy dziedziny i przedstawiono wyczerpujące informacje o działaniu algorytmów uczenia maszynowego, sposobach ich wykorzystania oraz metodach unikania poważnych błędów. Zaprezentowano również biblioteki Theano i Keras, sposoby przewidywania wyników docelowych za pomocą analizy regresywnej oraz techniki wykrywania ukrytych wzorców metodą analizy skupień. Nie zabrakło opisu technik przetwarzania wstępnego i zasad oceny modeli uczenia maszynowego.Sebastian Raschka jest ekspertem w dziedzinie analizy danych i uczenia maszynowego. Obecnie przygotowuje doktorat na Michigan State University z metod obliczeniowych w biologii statystycznej. Biegle posługuje się Pythonem. Raschka bierze również udział w różnych projektach open source i wdraża nowe metody uczenia maszynowego. W wolnym czasie pracuje nad modelami predykcyjnymi dyscyplin sportowych. Jeżeli nie siedzi przed monitorem, chętnie uprawia sport.

Uczenie maszynowe jest wyjątkowo fascynującą dziedziną inżynierii. Coraz częściej spotykamy się z praktycznym wykorzystaniem tego rodzaju innowacyjnych technologii. Samouczące algorytmy maszynowe pozwalają na uzyskiwanie wiedzy z ogromnych ilości danych. Dla osoby planującej rozwój kariery osiągnięcie biegłości w rozwiązywaniu problemów uczenia maszynowego jest nadzwyczaj atrakcyjną ścieżką. Użycie do tego celu Pythona pozwala dodatkowo skorzystać z bardzo przystępnego, wszechstronnego i potężnego narzędzia przeznaczonego do analizowania danych naukowych. Ta książka jest drugim, wzbogaconym i zaktualizowanym wydaniem znakomitego podręcznika do nauki o danych. Wyczerpująco opisano tu teoretyczne podwaliny uczenia maszynowego. Sporo uwagi poświęcono działaniu algorytmów uczenia głębokiego, sposobom ich wykorzystania oraz metodom unikania istotnych błędów. Dodano rozdziały prezentujące zaawansowane informacje o sieciach neuronowych: o sieciach splotowych, służących do rozpoznawania obrazów, oraz o sieciach rekurencyjnych, znakomicie nadających się do pracy z danymi sekwencyjnymi i danymi szeregów czasowych. Poszczególne zagadnienia zostały zilustrowane praktycznymi przykładami kodu napisanego w Pythonie, co ułatwi bezpośrednie zapoznanie się z tematyką uczenia maszynowego.

Die zweite Auflage dieses Buchs behandelt die Anwendung fortschrittlicher statistischer Modelle des Machine Learnings und die wichtigsten Algorithmen sowie Python-Bibliotheken wie NumPy, SciPy, Scikit-learn, TensorFlow, Matplotlib, Pandas und Keras. Machine Learning und Predictive Analytics revolutionieren die Unternehmenswelt, indem sie es ermöglichen, Trends und Muster in komplexen Daten zu erkennen, was für den langfristigen Geschäftserfolg entscheidend ist. Die Autoren erläutern den Einsatz von Machine-Learning- und Deep-Learning-Algorithmen anhand praktischer Beispiele und bieten umfassende Einblicke in leistungsfähige Python-Bibliotheken. Sie zeigen, wie Python genutzt werden kann, um grundlegende Erkenntnisse zu gewinnen und komplexe Algorithmen zu entwickeln. Zu den Themen gehören das Trainieren von Lernalgorithmen für Klassifizierungen, Regressionsanalysen zur Ergebnisprognose, Clusteranalysen zur Entdeckung verborgener Muster, Deep-Learning-Verfahren zur Bilderkennung, effektive Datenvorverarbeitung, Dimensionsreduktion zur Datenkomprimierung, das Training neuronaler Netze mit TensorFlow, Ensemble Learning, die Integration von Machine-Learning-Modellen in Webanwendungen sowie Stimmungsanalysen in sozialen Netzwerken und die Modellierung sequenzieller Daten mit rekurrenten neuronalen Netzen.