О магазине Контакты Оплата и доставка Как заказать? Помощь
Загрузка...

Прикладное машинное обучение без учителя с использованием Python — Анкур Пател

Прикладное машинное обучение без учителя с использованием Python — Анкур Пател #1

Арт.: 4693177

Автор:   Анкур Пател
Переводчик:    А. Гузикевич
Переплет:    Мягкий
Страниц:    432
Формат:    145x215

729
00
грн.
810
00
грн.
  

-10%

 В "Желаемое"  

Отгрузка: 01.12.2020
Контакты
• 050-413-64-94, 067-371-89-89, 063-233-0-299
Подробнее →

Доставка
• Курьером по Киеву: 50 грн.
• Курьером по Украине: от 60 грн.
• Новая почта до склада: от 40 грн.
• Укрпочта: от 25 грн.
Подробнее →

Оплата
• Расчет при получении
• Предоплата
Подробнее →

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.

Основные темы книги:

  • Сравнение сильных и слабых сторон различных подходов к машинному обучению: с учителем, без учителя и с подкреплением
  • Запуск готового проекта машинного обучения
  • Создание системы обнаружения аномалий для выявления попыток мошенничества с банковскими картами
  • Кластеризация пользователей путем разбиения их на отчетливо различимые однородные группы
  • Обучение с частичным привлечением учителя
  • Построение рекомендательной системы фильмов с использованием ограниченных машин Больцмана
  • Генерирование синтетических изображений с помощью генеративно-состязательных сетей
  • Отзывы

    |
    Получайте бонусы за отзывы! 

    Написать отзыв

    Введите символы (цифры и латинские буквы), которые Вы видите на рисунке (это защита от спам-роботов):

    

    Задать вопрос

    Введите символы (цифры и латинские буквы), которые Вы видите на рисунке (это защита от спам-роботов):

    

     

    Новости

    
    Все категории