Все наши посылки проходят обеззараживание!
Будучи основательно обновленной с учетом самых последних технологий с открытым кодом, включая такие библиотеки, как scikit-learn, Keras и TensorFlow, эта книга предлагает практические знания и приемы, которые необходимы для создания эффективных приложений машинного и глубокого обучения на языке Python. Обладающие уникальной проницательностью и знанием дела авторы книги, Себастьян Рашка и Вахид Мирджалили, ознакомят вас с алгоритмами машинного обучения и глубокого обучения и постепенно подведут к сложным темам в анализе данных. В книге предлагается сочетание теоретических принципов машинного обучения с практическим подходом к написанию кода для полного понимания теории машинного обучения и реализация с помощью Python.
Основные темы книги
Освойте основные фреймворки в науке о данных, машинном обучении и глубоком обучении
Задайте новые вопросы своим данным через модели машинного обучения и нейронные сети
Используйте всю мощь самых последних библиотек Python с открытым кодом для машинного обучения
Научитесь строить реализации глубоких нейронных сетей с применением библиотеки TensorFlow
Встраивайте модели машинного обучения в доступные веб-приложения
Прогнозируйте непрерывные целевые результаты с применением регрессионного анализа
Раскройте скрытые шаблоны и структуры в данных с помощью кластеризации
Анализируйте изображения с использованием приемов глубокого обучения
Углубитесь в текстовые данные и данные из социальных сетей с применением смыслового анализа
Если вы читали 1-е издание книги, то вам доставит удовольствие найти новый баланс классических идей и современных знаний в машинном обучении.
Каждая глава была серьезно обновлена, и появились новые главы по ключевым технологиям. У вас будет возможность изучить и поработать с TensorFlow более вдумчиво, нежели ранее, а также получить важнейший охват библиотеки для нейронных сетей Keras наряду с самыми свежими обновлениями библиотеки scikit-learn.
Об авторах
Себастьян Рашка, автор ставшего бестселлером 1-го издания этой книги, обладает многолетним опытом написания кода на языке Python. Он проводил многочисленные семинары по практическому применению науки о данных, машинному обучению и глубокому обучению, включая руководство по машинному обучению на SciPy - ведущей конференции, посвященной научным расчетам с помощью Python.
Несмотря на то что исследовательские проекты Себастьяна сосредоточены главным образом на решении задач в области вычислительной биологии, ему нравится писать и говорить на темы науки о данных, машинного обучения и языка Python в общем, и он стремится помочь людям разрабатывать решения, управляемые данными, без обязательного знания подоплеки машинного обучения.
Недавно его работа и вклад были отмечены званием выдающегося аспиранта 2016-2017, а также наградой ACM Computing Reviews' Best of 2016.
В свободное время Себастьян любит участвовать в проектах с открытым кодом, а методы, которые он реализовал, теперь успешно используются в состязаниях по машинному обучению, таких как Kaggle.
Вахид Мирджалили получил звание PhD в машиностроении, работая над новаторскими методами для крупномасштабных вычислительных эмуляций молекулярных структур. В настоящее время он сосредоточил свою научно-исследовательскую работу на приложениях машинного обучения в разнообразных проектах компьютерного зрения в отделении компьютерных наук и инженерии Университета штата Мичиган.
Вахид избрал Python в качестве главного языка программирования, и на протяжении своей научно-исследовательской карьеры накопил громадный опыт в написании кода Python. Он преподавал программирование на Python инженерной группе в Университете штата Мичиган, что дало ему возможность помочь студентам понять разные структуры данных и разрабатывать эффективный код на Python.
Наряду с тем, что обширные исследовательские интересы Вахида сконцентрированы на приложениях глубокого обучения и компьютерного зрения, он особенно интересуется использованием приемов глубокого обучения для усиления приватности в биометрических данных, таких как изображения лиц, чтобы не раскрывалась информация сверх той, что пользователи намеревались показывать. Кроме того, он также сотрудничает с командой инженеров, работающих над беспилотными автомобилями, где проектирует модели на основе нейронных сетей для слияния многоспектральных изображений с целью обнаружения пешеходов.
2-е издание
Артикул
|
34431667 |
Автор
|
Рашка Себастьян, Мирджалили Вахид |
Переплёт
|
твердый |
Страниц
|
656 |
Бумага
|
офсетная |
Иллюстрации
|
цветные и ч/б иллюстрации |
Год издания
|
2019 |
Язык издания
|
русский |
ISBN
|
978-5-907114-52-4 |
Как оформить заказ
Оформить заказ на нашем сайте легко. Просто добавьте выбранные товары в корзину, а затем перейдите на страницу Корзина, проверьте правильность заказанных позиций и нажмите кнопку «Оформить заказ».
Оформление заказа
Если вы уверены в выборе, то можете самостоятельно оформить заказ, заполнив по этапам всю форму.
Заполнение адреса
Выберите из списка название вашего региона и населённого пункта. Если вы не нашли свой населённый пункт в списке, выберите значение «Другое местоположение» и впишите название своего населённого пункта в графу «Город». Введите правильный индекс.
Доставка
В зависимости от места жительства вам предложат варианты доставки. Выберите любой удобный способ. Подробнее об условиях доставки читайте в разделе «Доставка».
Оплата
Выберите оптимальный способ оплаты. Подробнее о всех вариантах читайте в разделе «Оплата»
Покупатель
Введите данные о себе: ФИО, адрес доставки, номер телефона. В поле «Комментарии к заказу» введите сведения, которые могут пригодиться курьеру, например: подъезды в доме считаются справа налево.
Оформление заказа
Проверьте правильность ввода информации: позиции заказа, выбор местоположения, данные о покупателе. Нажмите кнопку «Оформить заказ».
Наш сервис запоминает данные о пользователе, информацию о заказе и в следующий раз предложит вам повторить к вводу данные предыдущего заказа. Если условия вам не подходят, выбирайте другие варианты.
Вы можете выбрать один из вариантов оплаты:
PayPal (оплата online)
Для оплаты вы можете воспользоваться электронной международной платёжной системой PayPal. Вас перенаправит на страницу платежного сервиса, следуя инструкциям, заполните форму.
Наш PayPal аккаунт: payment@knigi-janzen.de. При оплате обязательно указывайте номер заказа.
Банковский перевод
При оформлении заказа в корзине вы можете выбрать вариант оплаты банковский перевод. Вам будет в автоматическом режиме предоставлены реквизиты для оплаты через банк вашего заказа.
Почтовая доставка DHL
Мы доставляем все товары через службу доставки DHL
Срок доставки
От 12-17 рабочих дней в зависимости от наличия товара на складе, количество заказываемых книг (позиций) и загруженности службы доставки.