Wprowadzenie do uczenia maszynowego według Esposito

Opis produktu:

Opanuj koncepcje uczenia maszynowego i rozwiązuj rzeczywiste problemy
Uczenie maszynowe stwarza niesamowite możliwości, a książka Wprowadzenie do uczenia maszynowego zawiera praktyczną wiedzę o ich wykorzystaniu. Dino i Francesco Esposito zaczynają od krótkiego omówienia podstawowych zagadnień sztucznej inteligencji oraz zasad każdego projektu uczenia maszynowego. Następ-nie wprowadzają do potężnej biblioteki ML.NET opracowanej przez firmę Microsoft. Omawiają między innymi przetwarzanie danych, uczenie i weryfikację. Prezentują rodziny algorytmów, które można uczyć w celu rozwiązywania rzeczywistych problemów, a także techniki uczenia głębokiego wykorzystujące sieci neuronowe. Na koniec autorzy omawiają wartościowe usługi czasu wykonywania, dostępne za pośrednictwem chmury obliczeniowej Azure, a także rozważają długoterminowe perspektywy biznesowe związane z uczeniem maszyno-wym.
Dino Esposito, 14-krotnie wyróżniony tytułem Microsoft MVP, oraz Francesco Esposito ułatwią nam:

-Zgłębianie poznanych zasad uczenia się ludzi oraz budowy inteligentnego oprogramowania
-Odkrycie problemów, które można rozwiązać z wykorzystaniem uczenia maszynowego
-Zrozumienie potoku uczenia maszynowego, czyli kroków prowadzących do uzyskania gotowego modelu
-Użycie AutoML w celu automatycznego wybrania najlepszego potoku dla dowolnego problemu i zbioru danych
-Opanowanie biblioteki ML.NET, zaimplementowanie jej potoku oraz wykorzystanie zadań i algorytmów
-Zgłębianie matematycznych podstaw uczenia maszynowego
-Prognozowanie, ulepszanie sposobów podejmowania decyzji i stosowanie metod probabilistycznych
-Grupowanie danych poprzez klasyfikację i klasteryzację
-Poznanie podstaw uczenia głębokiego, włącznie z projektowaniem sieci neuronowych
-Wykorzystanie usług w chmurze AI w celu szybszego tworzenia lepszych rzeczywistych rozwiązań
O książce
-Dla profesjonalistów zamierzających tworzyć aplikacje wykorzystujące uczenie maszynowe: zarówno dla programistów chcących zdobyć umiejętności z zakresu analizy danych, jak i dla analityków danych, którzy chcą zdobyć odpowiednie umiejętności programistyczne
-Zawiera przykładowe scenariusze kodu uczenia maszynowego wykorzystujące bibliotekę ML.NET