Прикладное машинное обучение без учителя с использованием Python_Rescuer

Прикладное машинное обучение без учителя с использованием Python_Rescuer

Size
43 MB
Seeders
0
Leechers
1
Files
1
Category
Added
01/07/22 at 1:41am GMT+1
Uploaded by
rutor Trusted
Infohash
97e4abd3b551a9b53ba5c09a4ef4ba7b83430353

Description
Название: Прикладное машинное обучение без учителя с использованием Python

Автор: Анкур Пател

ISSBN: 978-5-907144-99-6

Жанр: Программирование, Самоучитель

Издатель: Диалектика

Год: 2020



Формат: PDF

Страниц: 432





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, Анкур Пател (США), 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.



Примеры страниц

File list
  • Прикладное машинное обучение без учителя с использованием Python_Rescuer
  • Прикладное машинное обучение без учителя с использованием Python_Rescuer.pdf 42.5 MB

Rating
Not rated yet
Log in to rate

Comments

No comments yet.


Similar torrents
NameSizeDate
6 MB11/05/2138530
1.9 GB09/08/2523230
4.6 GB12/19/1917513
1.7 GB08/19/181504
711 kB10/09/211034
1.5 GB05/10/18882
3 MB07/07/21880
2 GB07/14/268410
2 GB07/19/26806
2.1 GB02/05/23719
3.1 GB02/21/18663
12.2 GB04/03/19641
16.1 GB03/30/24575
35.3 GB11/05/19496
25.4 GB10/17/214919