Podsumowanie ofert Liczba ofert: 11. |
 | Praktyczne uczenie nienadzorowane przy użyciu języka Python | ZAKŁADKA DO KSIĄŻEK GRATIS DO KAŻDEGO ZAMÓWIENIA | Ankur A. Patel | APN PROMISE |
| nieprzeczytane.pl | od 49.24PLN | ||
 Praktyczne uczenie nienadzorowane przy użyciu języka Python | ZAKŁADKA DO KSIĄŻEK GRATIS DO KAŻDEGO ZAMÓWIENIA za 49.24 zł Cena: 49.24 zł Wielu ekspertów branżowych uważa uczenie nienadzorowane za kolejną granicę w dziedzinie sztucznej inteligencji, która może stanowić klucz do pełnej sztucznej inteligencji. Ponieważ większość danych na świecie jest nieoznakowana, nie można do nich zastosować konwencjonalnego uczenia nadzorowanego. Z kolei uczenie nienadzorowane może być stosowane wobec nieoznakowanych zbiorów danych w celu odkrycia istotnych wzorców ukrytych głęboko w tych danych, które dla człowieka mogą być niemal niemożliwe do odkrycia. Autor Ankur Patel pokazuje, jak stosować uczenie nienadzorowane przy wykorzystaniu dwóch prostych platform dla języka Python: Scikit-learn oraz TensorFlow (wraz z Keras). Dzięki dołączonemu kodowi i praktycznym przykładom analitycy danych będą mogli identyfikować trudne do znalezienia wzorce w danych i odkrywać dogłębne zależności biznesowe, wykrywać anomalie, przeprowadzać automatyczną selekcję zmiennych i generować syntetyczne zbiory danych. Wystarczy znajomość programowania i nieco doświadczenia w uczeniu maszynowym, aby zająć się: • Porównywaniem mocnych i słabych stron różnych podejść do uczenia maszynowego: uczenia nadzorowanego, nienadzorowanego i wzmacnianego. • Przygotowywaniem i zarządzaniem projektami uczenia maszynowego. • Budowaniem systemu wykrywania anomalii w celu wychwycenia oszustwa dotyczącego kard kredytowych. • Rozdzielaniem użytkowników na wydzielone i jednorodne grupy. • Przeprowadzaniem uczenia pół-nadzorowanego. • Opracowywaniem systemów polecania filmów z użyciem ograniczonych automatów Boltzmanna. • Generowaniem syntetycznych obrazów przy użyciu generujących sieci antagonistycznych. „Badacze, inżynierowie i studenci docenią tę książkę pełną praktycznych technik uczenia nienadzorowanego, napisaną prostym językiem z nieskomplikowanymi przykładami w języku Python, które można szybko i skutecznie implementować.” –Sarah Nagy Główny analityk danych w firmie Edison Ankur A. Patel jest wiceprezesem ds. informatyki analitycznej w firmie 7Park Data, wspieranej przez firmę inwestycyjną Vista Equity Partners. W firmie 7Park Data, Ankur i jego zespół analizy danych wykorzystują dane alternatywne do opracowywania produktów związanych z danymi dla funduszy hedgingowych i korporacji oraz rozwijają usługi uczenia maszynowego dla klientów firmowych. | |||
 | Praktyczne uczenie nienadzorowane przy użyciu języka Python Ankur A. Patel ! | Ankur A. Patel | Promise |
| gandalf.com.pl | od 50.08PLN | ||
 Praktyczne uczenie nienadzorowane przy użyciu języka Python Ankur A. Patel ! za 50.08 zł Cena: 50.08 zł ! | |||
 | Praktyczne uczenie nienadzorowane przy użyciu języ | A Ankur Patel | Promise |
| taniaksiazka.pl | od 51.93PLN | ||
 Praktyczne uczenie nienadzorowane przy użyciu języ za 51.93 zł Cena: 51.93 zł
| |||
 | Praktyczne uczenie nienadzorowane przy użyciu języka Python | Ankur A. Patel | APN PROMISE |
| profit24.pl | od 52.18PLN | ||
 Praktyczne uczenie nienadzorowane przy użyciu języka Python za 52.18 zł Cena: 52.18 zł Wielu ekspertów branżowych uważa uczenie nienadzorowane za kolejną granicę w dziedzinie sztucznej inteligencji, która może stanowić klucz do pełnej sztucznej inteligencji. Ponieważ większość danych na świecie jest nieoznakowana, nie można do nich zastosować konwencjonalnego uczenia nadzorowanego. Z kolei uczenie nienadzorowane może być stosowane wobec nieoznakowanych zbiorów danych w celu odkrycia istotnych wzorców ukrytych głęboko w tych danych, które dla człowieka mogą być niemal niemożliwe do odkrycia. Autor Ankur Patel pokazuje, jak stosować uczenie nienadzorowane przy wykorzystaniu dwóch prostych platform dla języka Python: Scikit-learn oraz TensorFlow (wraz z Keras). Dzięki dołączonemu kodowi i praktycznym przykładom analitycy danych będą mogli identyfikować trudne do znalezienia wzorce w danych i odkrywać dogłębne zależności biznesowe, wykrywać anomalie, przeprowadzać automatyczną selekcję zmiennych i generować syntetyczne zbiory danych. Wystarczy znajomość programowania i nieco doświadczenia w uczeniu maszynowym, aby zająć się: • Porównywaniem mocnych i słabych stron różnych podejść do uczenia maszynowego: uczenia nadzorowanego, nienadzorowanego i wzmacnianego. • Przygotowywaniem i zarządzaniem projektami uczenia maszynowego. • Budowaniem systemu wykrywania anomalii w celu wychwycenia oszustwa dotyczącego kard kredytowych. • Rozdzielaniem użytkowników na wydzielone i jednorodne grupy. • Przeprowadzaniem uczenia pół-nadzorowanego. • Opracowywaniem systemów polecania filmów z użyciem ograniczonych automatów Boltzmanna. • Generowaniem syntetycznych obrazów przy użyciu generujących sieci antagonistycznych. „Badacze, inżynierowie i studenci docenią tę książkę pełną praktycznych technik uczenia nienadzorowanego, napisaną prostym językiem z nieskomplikowanymi przykładami w języku Python, które można szybko i skutecznie implementować.” –Sarah Nagy Główny analityk danych w firmie Edison Ankur A. Patel jest wiceprezesem ds. informatyki analitycznej w firmie 7Park Data, wspieranej przez firmę inwestycyjną Vista Equity Partners. W firmie 7Park Data, Ankur i jego zespół analizy danych wykorzystują dane alternatywne do opracowywania produktów związanych z danymi dla funduszy hedgingowych i korporacji oraz rozwijają usługi uczenia maszynowego dla klientów firmowych. | |||
 | Praktyczne uczenie nienadzorowane przy użyciu języka Python | Ankur A. Patel | brak danych |
| madbooks.pl | od 52.98PLN | ||
 Praktyczne uczenie nienadzorowane przy użyciu języka Python za 52.98 zł Cena: 52.98 zł | |||
| Praktyczne uczenie nienadzorowane przy użyciu języka Python | Ankur A. Patel | Promise |
| dadada.pl | od 54.62PLN | ||
Praktyczne uczenie nienadzorowane przy użyciu języka Python za 54.62 zł Cena: 54.62 zł Wielu ekspertów branżowych uważa uczenie nienadzorowane za kolejną granicę w dziedzinie sztucznej inteligencji, która może stanowić klucz do pełnej sztucznej inteligencji. Ponieważ większość danych na świecie jest nieoznakowana, nie można do nich zastosować konwencjonalnego uczenia nadzorowanego. Z kolei uczenie nienadzorowane może być stosowane wobec nieoznakowanych zbiorów danych w celu odkrycia istotnych wzorców ukrytych głęboko w tych danych, które dla człowieka mogą być niemal niemożliwe do odkrycia. Autor Ankur Patel pokazuje, jak stosować uczenie nienadzorowane przy wykorzystaniu dwóch prostych platform dla języka Python: Scikit-learn oraz TensorFlow (wraz z Keras). Dzięki dołączonemu kodowi i praktycznym przykładom analitycy danych będą mogli identyfikować trudne do znalezienia wzorce w danych i odkrywać dogłębne zależności biznesowe, wykrywać anomalie, przeprowadzać automatyczną selekcję zmiennych i generować syntetyczne zbiory danych. Wystarczy znajomość programowania i nieco doświadczenia w uczeniu maszynowym, aby zająć się: • Porównywaniem mocnych i słabych stron różnych podejść do uczenia maszynowego: uczenia nadzorowanego, nienadzorowanego i wzmacnianego. • Przygotowywaniem i zarządzaniem projektami uczenia maszynowego. • Budowaniem systemu wykrywania anomalii w celu wychwycenia oszustwa dotyczącego kard kredytowych. • Rozdzielaniem użytkowników na wydzielone i jednorodne grupy. • Przeprowadzaniem uczenia pół-nadzorowanego. • Opracowywaniem systemów polecania filmów z użyciem ograniczonych automatów Boltzmanna. • Generowaniem syntetycznych obrazów przy użyciu generujących sieci antagonistycznych. „Badacze, inżynierowie i studenci docenią tę książkę pełną praktycznych technik uczenia nienadzorowanego, napisaną prostym językiem z nieskomplikowanymi przykładami w języku Python, które można szybko i skutecznie implementować.” –Sarah Nagy Główny analityk danych w firmie Edison Ankur A. Patel jest wiceprezesem ds. informatyki analitycznej w firmie 7Park Data, wspieranej przez firmę inwestycyjną Vista Equity Partners. W firmie 7Park Data, Ankur i jego zespół analizy danych wykorzystują dane alternatywne do opracowywania produktów związanych z danymi dla funduszy hedgingowych i korporacji oraz rozwijają usługi uczenia maszynowego dla klientów firmowych. | |||
 | Praktyczne uczenie nienadzorowane przy użyciu języka Python | Ankur A. Patel | APN PROMISE |
| mestro.pl | od 57.95PLN | ||
 Praktyczne uczenie nienadzorowane przy użyciu języka Python za 57.95 zł Cena: 57.95 zł Wielu ekspertów branżowych uważa uczenie nienadzorowane za kolejną granicę w dziedzinie sztucznej inteligencji, która może stanowić klucz do pełnej sztucznej inteligencji. Ponieważ większość danych na świecie jest nieoznakowana, nie można do nich zastosować konwencjonalnego uczenia nadzorowanego. Z kolei uczenie nienadzorowane może być stosowane wobec nieoznakowanych zbiorów danych w celu odkrycia istotnych wzorców ukrytych głęboko w tych danych, które dla człowieka mogą być niemal niemożliwe do odkrycia. Autor Ankur Patel pokazuje, jak stosować uczenie nienadzorowane przy wykorzystaniu dwóch prostych platform dla języka Python: Scikit-learn oraz TensorFlow (wraz z Keras). Dzięki dołączonemu kodowi i praktycznym przykładom analitycy danych będą mogli identyfikować trudne do znalezienia wzorce w danych i odkrywać dogłębne zależności biznesowe, wykrywać anomalie, przeprowadzać automatyczną selekcję zmiennych i generować syntetyczne zbiory danych. Wystarczy znajomość programowania i nieco doświadczenia w uczeniu maszynowym, aby zająć się: • Porównywaniem mocnych i słabych stron różnych podejść do uczenia maszynowego: uczenia nadzorowanego, nienadzorowanego i wzmacnianego. • Przygotowywaniem i zarządzaniem projektami uczenia maszynowego. • Budowaniem systemu wykrywania anomalii w celu wychwycenia oszustwa dotyczącego kard kredytowych. • Rozdzielaniem użytkowników na wydzielone i jednorodne grupy. • Przeprowadzaniem uczenia pół-nadzorowanego. • Opracowywaniem systemów polecania filmów z użyciem ograniczonych automatów Boltzmanna. • Generowaniem syntetycznych obrazów przy użyciu generujących sieci antagonistycznych. „Badacze, inżynierowie i studenci docenią tę książkę pełną praktycznych technik uczenia nienadzorowanego, napisaną prostym językiem z nieskomplikowanymi przykładami w języku Python, które można szybko i skutecznie implementować.” –Sarah Nagy Główny analityk danych w firmie Edison Ankur A. Patel jest wiceprezesem ds. informatyki analitycznej w firmie 7Park Data, wspieranej przez firmę inwestycyjną Vista Equity Partners. W firmie 7Park Data, Ankur i jego zespół analizy danych wykorzystują dane alternatywne do opracowywania produktów związanych z danymi dla funduszy hedgingowych i korporacji oraz rozwijają usługi uczenia maszynowego dla klientów firmowych. | |||
 | Praktyczne uczenie nienadzorowane przy użyciu języka Python | Patel Ankur A. | APN PROMISE |
| dobre-ksiazki.com.pl | od 59.04PLN | ||
 Praktyczne uczenie nienadzorowane przy użyciu języka Python za 59.04 zł Cena: 59.04 zł Wielu ekspertów branżowych uważa uczenie nienadzorowane za kolejną granicę w dziedzinie sztucznej inteligencji, która może stanowić klucz do pełnej sztucznej inteligencji. Ponieważ większość danych na świecie jest nieoznakowana, nie można do nich zastosować konwencjonalnego uczenia nadzorowanego. Z kolei uczenie nienadzorowane może być stosowane wobec nieoznakowanych zbiorów danych w celu odkrycia istotnych wzorców ukrytych głęboko w tych danych, które dla człowieka mogą być niemal niemożliwe do... | |||
 | Praktyczne uczenie nienadzorowane przy użyciu języka Python | Patel Ankur A. | APN PROMISE |
| aros.pl | od 59.85PLN | ||
 Praktyczne uczenie nienadzorowane przy użyciu języka Python za 59.85 zł Cena: 59.85 zł Wielu ekspertów branżowych uważa uczenie nienadzorowane za kolejną granicę w dziedzinie sztucznej inteligencji, która może stanowić klucz do pełnej sztucznej inteligencji. Ponieważ większość danych na | |||
 | Praktyczne uczenie nienadzorowane przy użyciu języka Python | Patel Ankur A. | APN PROMISE |
| bonito.pl | od 59.85PLN | ||
 Praktyczne uczenie nienadzorowane przy użyciu języka Python za 59.85 zł Cena: 59.85 zł Wielu ekspertów branżowych uważa uczenie nienadzorowane za kolejną granicę w dziedzinie sztucznej inteligencji, która może stanowić klucz do pełnej sztucznej inteligencji. Ponieważ większość danych na świecie jest nieoznakowana, nie można do nich zastosować konwencjonalnego uczenia nadzorowanego. Z kolei uczenie nienadzorowane może być stosowane wobec nieoznakowanych zbiorów danych w celu odkrycia istotnych wzorców ukrytych głęboko w tych danych, które dla człowieka mogą być niemal niemożliwe do odkrycia. Autor Ankur Patel pokazuje, jak stosować uczenie nienadzorowane przy wykorzystaniu dwóch prostych platform dla języka Python: Scikit-learn oraz TensorFlow (wraz z Keras). Dzięki dołączonemu kodowi i praktycznym przykładom analitycy danych będą mogli identyfikować trudne do znalezienia wzorce w danych i odkrywać dogłębne zależności biznesowe, wykrywać anomalie, przeprowadzać automatyczną selekcję zmiennych i generować syntetyczne zbiory danych. Wystarczy znajomość programowania i nieco doświadczenia w uczeniu maszynowym, aby zająć się: ?Porównywaniem mocnych i słabych stron różnych podejść do uczenia maszynowego: uczenia nadzorowanego, nienadzorowanego i wzmacnianego. ?Przygotowywaniem i zarządzaniem projektami uczenia maszynowego. ?Budowaniem systemu wykrywania anomalii w celu wychwycenia oszustwa dotyczącego kard kredytowych. ?Rozdzielaniem użytkowników na wydzielone i jednorodne grupy. ?Przeprowadzaniem uczenia pół-nadzorowanego. ?Opracowywaniem systemów polecania filmów z użyciem ograniczonych automatów Boltzmanna. ?Generowaniem syntetycznych obrazów przy użyciu generujących sieci antagonistycznych. ?Badacze, inżynierowie i studenci docenią tę książkę pełną praktycznych technik uczenia nienadzorowanego, napisaną prostym językiem z nieskomplikowanymi przykładami w języku Python, które można szybko i skutecznie implementować.? ?Sarah Nagy Główny analityk danych w firmie Edison Ankur A. Patel jest wiceprezesem ds. informatyki analitycznej w firmie 7Park Data, wspieranej przez firmę inwestycyjną Vista Equity Partners. W firmie 7Park Data, Ankur i jego zespół analizy danych wykorzystują dane alternatywne do opracowywania produktów związanych z danymi dla funduszy hedgingowych i korporacji oraz rozwijają usługi uczenia maszynowego dla klientów firmowych. | |||
 | Praktyczne uczenie nienadzorowane przy użyciu języka Python | Patel Ankur A. | Promise |
| selkar.pl | od 62.47PLN | ||
 Praktyczne uczenie nienadzorowane przy użyciu języka Python za 62.47 zł Cena: 62.47 zł Wielu ekspertów branżowych uważa uczenie nienadzorowane za kolejną granicę w dziedzinie sztucznej inteligencji, która może stanowić klucz do pełnej sztucznej inteligencji. Ponieważ większość danych na świecie jest nieoznakowana, nie można do nich zastosować konwencjonalnego uczenia nadzorowanego. Z kolei uczenie nienadzorowane może być stosowane wobec nieoznakowanych zbiorów danych w celu odkrycia istotnych wzorców ukrytych głęboko w tych danych, które dla człowieka mogą być niemal niemożliwe do odkrycia. | |||
![Mała miss. Zuza [KSIĄŻKA] - brak](http://cdn.pozycjonowanie.cloud/6/6-mala-miss-zuza-ksiazka.jpg)
