Parámetros
Más información sobre el libro
Opanuj koncepcje uczenia maszynowego i rozwiązuj rzeczywiste problemy Uczenie maszynowe stwarza niesamowite możliwości, a książka Wprowadzenie do uczenia maszynowego zawiera praktyczną wiedzę o ich wykorzystaniu. Dino i Francesco Esposito zaczynają od krótkiego omówienia podstawowych zagadnień sztucznej inteligencji oraz zasad każdego projektu uczenia maszynowego. Następ-nie wprowadzają do potężnej biblioteki ML.NET opracowanej przez firmę Microsoft. Omawiają między innymi przetwarzanie danych, uczenie i weryfikację. Prezentują rodziny algorytmów, które można uczyć w celu rozwią-zywania rzeczywistych problemów, a także techniki uczenia głębokiego wykorzystujące sieci neuronowe. Na koniec autorzy omawiają wartościowe usługi czasu wykonywania, dostępne za pośrednictwem chmury obli-czeniowej Azure, a także rozważają długoterminowe perspektywy biznesowe związane z uczeniem maszyno-wym.
Compra de libros
Wprowadzenie do uczenia maszynowego wg. Esposito, Dino Esposito, Esposito Francesco
- Idioma
- Publicado en
- 2020
- product-detail.submit-box.info.binding
- (Tapa blanda)
Métodos de pago
Nadie lo ha calificado todavía.
- Título
- Wprowadzenie do uczenia maszynowego wg. Esposito
- Idioma
- Polaco
- Autores
- Dino Esposito, Esposito Francesco
- Editorial
- APN Promise
- Publicado en
- 2020
- Formato
- Tapa blanda
- ISBN10
- 8375414220
- ISBN13
- 9788375414226
- Serie
- Etiquetas
- No ficción, Tecnología & Ingeniería
- Descripción
- Opanuj koncepcje uczenia maszynowego i rozwiązuj rzeczywiste problemy Uczenie maszynowe stwarza niesamowite możliwości, a książka Wprowadzenie do uczenia maszynowego zawiera praktyczną wiedzę o ich wykorzystaniu. Dino i Francesco Esposito zaczynają od krótkiego omówienia podstawowych zagadnień sztucznej inteligencji oraz zasad każdego projektu uczenia maszynowego. Następ-nie wprowadzają do potężnej biblioteki ML.NET opracowanej przez firmę Microsoft. Omawiają między innymi przetwarzanie danych, uczenie i weryfikację. Prezentują rodziny algorytmów, które można uczyć w celu rozwią-zywania rzeczywistych problemów, a także techniki uczenia głębokiego wykorzystujące sieci neuronowe. Na koniec autorzy omawiają wartościowe usługi czasu wykonywania, dostępne za pośrednictwem chmury obli-czeniowej Azure, a także rozważają długoterminowe perspektywy biznesowe związane z uczeniem maszyno-wym.