SOWA OPAC : Catalogues of The Library of John Paul II University in Biala Podlaska

4 results

Book

In basket

rate

Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow / Aurélien Géron ; tłumaczenie: Krzysztof Sawka. - Wydanie II, aktualizacja do modułu TensorFlow 2. - Gliwice : Helion, copyright 2020. - 764, [4] strony : ilustracje ; 25 cm.

Author

Géron Aurélien. Autor Sawka Krzysztof. Tłumaczenie

Form of Work

Książki Publikacje fachowe

Subject

Uczenie się maszyn. Sieci neuronowe (informatyka)

Genre/Form

Podręcznik

Domain

Informatyka i technologie informacyjne

Słowo kluczowe

uczenie maszynowe sieci neuronowe

Tytuł oryginału: Hands-on machine learning with Scikit-Learn and TensorFlow

Na stronie tytułowej również informacje o miejscach wydania i wydawcy oryginału - O'Reilly.

To drugie wydanie bestsellerowego przewodnika po technikach uczenia maszynowego. Wystarczą minimalne umiejętności programistyczne, aby dzięki tej książce nauczyć się budowania i trenowania głębokiej sieci neuronowej. Zawarto tu minimum teorii, a proces nauki jest ułatwiony przez liczne przykłady i ćwiczenia. Wykorzystano gotowe rozwiązania i przedstawiono zasady pracy ze specjalistycznymi narzędziami, w tym z TensorFlow 2, najnowszą odsłoną modułu. W efekcie niepostrzeżenie przyswoisz niezbędny zasób pojęć i narzędzi służących do tworzenia systemów inteligentnych. Poznasz różnorodne techniki i zaczniesz samodzielnie ich używać.

available only on site

This item is available in 2 branches. Expand the list to see details.

Biblioteka Główna. Wypożyczalnie

All copies are currently on loan: sygn. 21155.XV.3 [Wypożyczalnia C] (1 egz.)

Biblioteka Główna. Czytelnie

Copies are only available in the library: sygn. 21154.XV.3 [Czytelnia C] (1 egz.)

Book

In basket

rate

Author

Hurbans Rishal Autor Walczak Tomasz Tłumaczenie

Form of Work

Książki Publikacje fachowe

Audience Group

Programiści

Subject

Algorytmy Programowanie (informatyka) Sieci neuronowe Sztuczna inteligencja Uczenie się maszyn

Genre/Form

Opracowanie

Domain

Informatyka i technologie informacyjne

Słowo kluczowe

sztuczna inteligencja algorytm uczenie maszynowe

To praktyczny przewodnik po algorytmach sztucznej inteligencji. Skorzystają z niego programiści i inżynierowie, którzy chcą zrozumieć zagadnienia i algorytmy związane ze sztuczną inteligencją na podstawie praktycznych przykładów i wizualnych wyjaśnień. Książka pokazuje, jak radzić sobie z takimi zadaniami programistycznymi jak wykrywanie oszustw bankowych czy sterowanie pojazdem autonomicznym. Pierwsze rozdziały dotyczą podstawowych koncepcji i algorytmów i stają się punktem wyjścia do bardziej złożonych tematów: wydajnych algorytmów przeszukiwania oraz poszukiwania rozwiązań w środowisku konkurencyjnym. Przedstawiono tu zagadnienia uczenia maszynowego, w tym proces przygotowania danych, modelowania i testowania. Omówiono też zasady uczenia przez wzmacnianie za pomocą algorytmu Q-learning.

available only on site

This item is available in 2 branches. Expand the list to see details.

Biblioteka Główna. Wypożyczalnie

All copies are currently on loan: sygn. 21081.XV.3 [Wypożyczalnia C] (1 egz.)

Biblioteka Główna. Czytelnie

Copies are only available in the library: sygn. 21080.XV.3 [Czytelnia C] (1 egz.)

Book

In basket

rate

Systemy uczące się / Paweł Cichosz. - Wyd. 2. - Warszawa : Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, 2007. - 894 s. : il. ; 25 cm.

Author

Cichosz Paweł.

Form of Work

Książki

Subject

PROGRAMOWANIE (informat.) UCZENIE się MASZYN

Genre/Form

PODRĘCZNIKI AKADEMICKIE

Słowo kluczowe

systemy uczące się uczenie maszynowe algorytm uczenia się sztuczna inteligencja

Bibliogr. s. 863-879. Indeks.

Książka jest poświęcona metodom konstruowania uczących się programów komputerowych, zdolnych do poprawy swego działania na podstawie doświadczeń z przeszłości. Programy tego typu w zautomatyzowany sposób zdobywają wiedzę, którą wykorzystują do realizacji postawionych przed nimi zadań. Autor przybliża czytelnikowi proces uczenia się systemów z algorytmicznego punktu widzenia. Wyjaśnia, na czym polega indukcyjne uczenie się. Przedstawia dwa główne podejścia do tego zagadnienia: indukcję drzew decyzyjnych i indukcję reguł decyzyjnych. Omawia probabilistyczne metody uczenia się, a także metody grupowania pojęciowego. Zajmuje się problemami przekształcania zbioru atrybutów. Przedstawia wybrane algorytmy uczenia się aproksymacji funkcji. Opisuje odkrywanie zależności w danych i uczenia się automatów i problem uczenia się systemów ze wzmocnieniem. Wartość merytoryczną książki podnoszą liczne ćwiczenia, podzielone na tradycyjne, laboratoryjne i projektowe.

available to loan

This item is available in one branch. Expand information to see details.

Biblioteka Główna. Magazyny

There are copies available to loan: sygn. P.13893 [Magazyn 1], P.13894 [Magazyn 1] (2 egz.)

Book

In basket

rate

Author

Müller Andreas C. Autor Guido Sarah Autor Sternik Michał Tłumaczenie

Form of Work

Książki Publikacje fachowe

Audience Group

Analitycy danych

Subject

Data science Programowanie (informatyka) Python (język programowania) Uczenie maszynowe

Genre/Form

Poradnik

Domain

Informatyka i technologie informacyjne

Słowo kluczowe

Python uczenie maszynowe dane tekstowe algorytm

W książce także ISBN oryginału.

Uczenie maszynowe kojarzy się z dużymi firmami i rozbudowanymi zespołami. Prawda jest taka, że obecnie można samodzielnie budować zaawansowane rozwiązania uczenia maszynowego i korzystać do woli z olbrzymich zasobów dostępnych danych. Trzeba tylko mieć pomysł i... trochę podstawowej wiedzy. Tymczasem większość opracowań na temat uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji wymaga biegłości w zaawansowanej matematyce. Utrudnia to naukę tego zagadnienia, mimo że uczenie maszynowe jest coraz powszechniej stosowane w projektach badawczych i komercyjnych. Ta praktyczna książka ułatwi Ci rozpoczęcie wdrażania rozwiązań rzeczywistych problemów związanych z uczeniem maszynowym. Zawiera przystępne wprowadzenie do uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, a także sposoby wykorzystania Pythona i biblioteki scikit-learn, uwzględniające potrzeby badaczy i analityków danych oraz inżynierów pracujących nad aplikacjami komercyjnymi. Zagadnienia matematyczne ograniczono tu do niezbędnego minimum, zamiast tego skoncentrowano się na praktycznych aspektach algorytmów uczenia maszynowego. Dokładnie opisano, jak konkretnie można skorzystać z szerokiej gamy modeli zaimplementowanych w dostępnych bibliotekach.

available only on site

This item is available in 2 branches. Expand the list to see details.

Biblioteka Główna. Wypożyczalnie

All copies are currently on loan: sygn. 21119.XV.3 [Wypożyczalnia C] (1 egz.)

Biblioteka Główna. Czytelnie

Copies are only available in the library: sygn. 21118.XV.3 [Czytelnia C] (1 egz.)