Uczenie maszynowe
Głębokie uczenie. Wprowadzenie
- Szczegóły
- Kategoria: Uczenie maszynowe
Opanuj podstawy uczenia maszynowego
Od mniej więcej piętnastu lat jesteśmy świadkami rewolucji w nauczaniu maszynowym na niesamowitą skalę. Rewolucji tej sprzyja intensywny rozwój głębokich sieci neuronowych oraz niezbędnego do tego sprzętu obliczeniowego, takiego jak karty graficzne. "Deep learning", "machine learning" - te słowa klucze rozpalają wyobraźnię programistów, innowatorów i przedstawicieli przemysłu na całym świecie. Także studentów kierunków politechnicznych. Na świecie wydaje się sporo literatury poświęconej tym zagadnieniom, w Polsce niestety mamy pod tym względem deficyt.
Niniejszy podręcznik, pomyślany jako wprowadzenie do tematu uczenia głębokiego, ma z założenia uzupełnić tę lukę. W związku z tym opracowany został w sposób umożliwiający zrozumienie zawartych w nim treści także osobom, które nie zetknęły się dotąd nawet z klasycznymi metodami nauczania maszynowego.
Stąd sporo miejsca autorzy poświęcają podstawowym konceptom klastrowania, klasyfikacji oraz regresji. Druga połowa książki przybliża głębokie odpowiedniki modeli klasycznych - z naciskiem na objaśnienie podstawowych pojęć i ich intuicji. Ponieważ dla pełnego zrozumienia modeli niezbędne jest ich zaimplementowanie, integralną część książki stanowi kod, dostępny dla czytelnika na platformie GITHUB.
- Eksploracja danych za pomocą Excela. Metody uczenia maszynowego krok po kroku - [13 luty 2024]
- Analityk danych. Przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym - [26 październik 2023]
- Przetwarzanie języka naturalnego w praktyce. Przewodnik po budowie rzeczywistych systemów NLP - [16 sierpień 2023]
- Podręcznik architekta rozwiązań. Poznaj reguły oraz strategie projektu architektury i rozpocznij niezwykłą karierę. Wydanie II - [01 sierpień 2023]
- Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. Wydanie III - [04 lipiec 2023]