Książki podobne do Machine learning, Python i data science Wprowadzenie

Książki podobne do Machine learning, Python i data science Wprowadzenie z tanią wysyłką za granicę.

Wśród nich książki autorów takich jak Chris Albon, Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili.

Chcesz otrzymać informacje o najnowszych książkach podobnych do Machine learning, Python i data science Wprowadzenie?


Uczenie maszynowe w Pythonie Receptury [Oprawa Miękka]
Chris Albon

Uczenie maszynowe w Pythonie Receptury - Chris Albon
Uczenie maszynowe jest dziś wykorzystywane w różnych dziedzinach życia: w biznesie, w polityce, w organizacjach non profit i oczywiście w nauce. Samouczące się algorytmy maszynowe stanowią wyjątkową

Python Machine learning i deep learning Biblioteki.. [Oprawa Miękka]
Sebastian Raschka , Vahid Mirjalili

Python Machine learning i deep learning Biblioteki scikit-learn i TensorFlow 2. - Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili
Uczenie maszynowe jest jedną z najbardziej fascynujących technologii naszych czasów - rozwojem jego najróżniejszych zastosowań zajmują się tacy giganci jak Google, Facebook, Apple, Amazon czy IBM. Uc

Data Science i uczenie maszynowe [Oprawa Miękka]
Marcin Szeliga

Data Science i uczenie maszynowe - Marcin Szeliga
XXI wiek to czas sztucznej inteligencji. Nie tylko tej specjalistycznej, która kieruje samochodami, tłumaczy języki naturalne czy szuka leku na raka, ale również uniwersalnej, rozwiązującej zadania z

Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn, Keras i .. [Oprawa Miękka]
Aurélien Géron

Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn, Keras i TensorFlow - Aurélien Géron
Pojęcia, techniki i narzędzia służące do tworzenia systemów inteligentnych Głębokie sieci neuronowe mają niesamowity potencjał. Osiągnięcia ostatnich lat nadały procesom uczenia głębokiego zupełnie n

Uczenie maszynowe. Elementy matematyki w analizie .. [Oprawa Miękka]
Leszek Albrzykowski

Uczenie maszynowe. Elementy matematyki w analizie danych - Leszek Albrzykowski
Na styku matematyki i informatyki Uczenie maszynowe (ML) i sztuczna inteligencja (AI). Obok komputerów kwantowych to dwa główne, gorące tematy we współczesnej informatyce. Oba nieco tajemnicze

Machine learning i natural language processing w p.. [Oprawa Miękka]
Piotr Wróblewski

Machine learning i natural language processing w programowaniu. Podręcznik z ćwiczeniami w Pythonie - Piotr Wróblewski
Wejdź na nowy poziom programowania z ML i NLP Sztuczna inteligencja stale się rozwija. Właściwie codziennie słyszymy o jej rosnących możliwościach, nowych osiągnięciach i przyszłości, jaką nam przyni

Uczenie maszynowe w języku R Tworzenie i doskonale.. [Oprawa Miękka]
Brett Lantz

Uczenie maszynowe w języku R Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. - Brett Lantz
Uczenie maszynowe polega na przekształcaniu danych w informacje ułatwiające podejmowanie decyzji. W erze big data umożliwia pracę z ogromnymi strumieniami napływających informacji ? pozwala na ich zr

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe dla prog.. [Oprawa Miękka]
Laurence Moroney

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe dla programistów Praktyczny przewodnik po sztucznej inteligencji - Laurence Moroney
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe znajdują coraz więcej zastosowań w niemal wszystkich istotnych branżach. W technologiach sieci neuronowych tkwi olbrzymi potencjał. Za rozwojem uczenia maszy

Deep Learning Praca z językiem Python i biblioteką.. [Oprawa Miękka]
Francois Chollet

Deep Learning Praca z językiem Python i biblioteką Keras - Francois Chollet
W skrócie uczenie maszynowe polega na wyodrębnianiu informacji z surowych danych i budowie modelu, który służy do przetwarzania kolejnych surowych danych. Technologia ta od kilku lat intensywnie się

Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i PyTorch.. [Oprawa Miękka]
Aurélien Géron

Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i PyTorch. Koncepcje, narzędzia i techniki umożliwiające konstruowanie inteligentnych systemów - Aurélien Géron
Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja to dziś najgorętsze tematy w branży IT. Od ChatGPT po autonomiczne pojazdy technologie AI przekształcają każdą dziedzinę przemysłu. Popyt na specjalistów ML r

Praktyczne uczenie maszynowe [Oprawa Miękka]
Marcin Szeliga

Praktyczne uczenie maszynowe - Marcin Szeliga
Ostatnia dekada to czas bezprecedensowego rozwoju sztucznej inteligencji – nie tylko przełomowych badań nad algorytmami uczenia maszynowego, ale również coraz powszechniejszego stosowania inteligentn

Dlaczego maszyny się uczą? [Oprawa Miękka]
Anil Ananthaswamy

Dlaczego maszyny się uczą? - Anil Ananthaswamy
Dlaczego maszyny się uczą? O pięknie matematyki i działaniu współczesnej sztucznej inteligencjiArcydzieło !Geoffrey Hinton, noblista, ojciec chrzestny sztucznej inteligencjiPo

Wnioskowanie i związki przyczynowe w Pythonie. Now.. [Oprawa Miękka]
Aleksander Molak

Wnioskowanie i związki przyczynowe w Pythonie. Nowoczesne uczenie maszynowe z wykorzystaniem bibliotek DoWhy, EconML, PyTorch i nie tylko - Aleksander Molak
W uczeniu maszynowym odkrywanie związków przyczynowych daje możliwości, jakich nie można uzyskać tradycyjnymi technikami statystycznymi. Najnowsze trendy w programowaniu pokazują, że przyczynowość st

Jak myślą inteligentne maszyny [Oprawa Miękka]
Filip Fierek

Jak myślą inteligentne maszyny - Filip Fierek
Książka przedstawia wciągający i przystępny przegląd przełomowych odkryć w obszarze sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, które uczyniły dzisiejsze maszyny tak inteligentnymi. Autor Sean Ge

Python. Uczenie maszynowe w przykładach. TensorFlo.. [Oprawa Miękka]
(Hayden) Liu Yuxi

Python. Uczenie maszynowe w przykładach. TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn. Wydanie III - (Hayden) Liu Yuxi
Systemy oparte na uczeniu maszynowym są coraz bardziej wyrafinowane. Spośród wielu narzędzi służących do implementacji algorytmów uczenia maszynowego najpopularniejszy okazał się Python wraz z jego b

Inżynieria danych na platformie AWS. Jak tworzyć k.. [Oprawa Miękka]
Chris Fregly , Antje Barth

Inżynieria danych na platformie AWS. Jak tworzyć kompletne potoki uczenia maszynowego - Chris Fregly, Antje Barth
Platforma Amazon Web Services jest uważana za największą i najbardziej dojrzałą chmurę obliczeniową. Zapewnia bogaty zestaw specjalistycznych narzędzi ułatwiających realizację projektów z zakresu inż

Matematyka i sztuczna inteligencja. Kluczowe konce.. [Oprawa Miękka]
Hala Nelson

Matematyka i sztuczna inteligencja. Kluczowe koncepcje zwiększania skuteczności i wydajności systemów - Hala Nelson
Sztuczna inteligencja i technologie oparte na danych są coraz częściej integrowane z istniejącymi systemami i operacjami. Ta tendencja dotyczy licznych branż. Dziś przy budowaniu systemów SI można ko

AI - podejście pragmatyczne Wprowadzenie do uczeni.. [Oprawa Miękka]
Noah Gift

AI - podejście pragmatyczne Wprowadzenie do uczenia maszynowego opartego na chmurze - Noah Gift
Opanuj skuteczne, gotowe do użycia rozwiązania biznesowe dla sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego AI – podejście pragmatyczne pomaga rozwiązywać praktyczne problemy przy użyciu nowoczesnego

Deep learning z TensorFlow 2 i Keras dla zaawansow.. [Oprawa Miękka]
Atienza Rowel

Deep learning z TensorFlow 2 i Keras dla zaawansowanych. Sieci GAN i VAE, deep RL, uczenie nienadzorowane, wykrywanie i segmentacja obiektów i nie tylko. Wydanie II Sieci GAN i VAE, deep RL, uczenie nienadzorowane, wykrywanie i segmentacja obiektów i nie tylko - Atienza Rowel
Oto propozycja dla specjalistów zajmujących się programowaniem sztucznej inteligencji i studentów kształcących się w tej dziedzinie. Autor przybliża tajniki tworzenia sieci neuronowych stosowanych w

Spark Rozproszone uczenie maszynowe na dużą skalę .. [Oprawa Miękka]
Polak Adi

Spark Rozproszone uczenie maszynowe na dużą skalę Jak korzystać z MLlib, TensorFlow i PyTorch - Polak Adi
Jeśli chcesz dostosować swoją pracę do większych zbiorów danych i bardziej złożonych kodów, potrzebna Ci jest znajomość technik rozproszonego uczenia maszynowego. W tym celu warto poznać frameworki A

Sztuczna inteligencja. Błyskawiczne wprowadzenie d.. [Oprawa Miękka]
Ponteves Hadelin de

Sztuczna inteligencja. Błyskawiczne wprowadzenie do uczenia maszynowego, uczenia ze wzmocnieniem i uczenia głębokiego - Ponteves Hadelin de
Grono entuzjastów sztucznej inteligencji stale rośnie. Jest już bowiem jasne, że stanowi ona dostępną metodę zmiany świata na lepsze. Pełnymi garściami ze zdobyczy AI czerpią naukowcy, analitycy dany

Python. Uczenie maszynowe w przykładach. Najlepsze.. [Oprawa Miękka]
(Hayden) Liu Yuxi

Python. Uczenie maszynowe w przykładach. Najlepsze praktyki w realnych zastosowaniach. Wydanie IV - (Hayden) Liu Yuxi
Python wraz ze swoimi bibliotekami umożliwia tworzenie coraz bardziej wyrafinowanych implementacji algorytmów uczenia maszynowego. Dzięki temu systemy przetwarzania języka naturalnego i obrazów wkracz

Algorytmy Data Science Siedmiodniowy przewodnik [Oprawa Miękka]
Natingga David

Algorytmy Data Science Siedmiodniowy przewodnik - Natingga David
Data science jest interdyscyplinarną dziedziną naukową łączącą osiągnięcia uczenia maszynowego, statystyki i eksploracji danych. Umożliwia wydobywanie nowej wiedzy z istniejących danych poprzez stoso

Uczenie głębokie od zera Podstawy implementacji w .. [Oprawa Miękka]
Seth Weidman

Uczenie głębokie od zera Podstawy implementacji w Pythonie - Seth Weidman
Uczenie głębokie (ang. deep learning) zyskuje ostatnio ogromną popularność. Jest to ściśle związane z coraz częstszym zastosowaniem sieci neuronowych w przeróżnych branżach i dziedzinach. W konsekwen