Uczenie maszynowe w Pythonie. Deep learning i machine learning Katowice

Oddajemy w Państwa ręce kompendium wiedzy, które stanowi nieocenione źródło informacji dla wszystkich zainteresowanych zgłębianiem tajników uczenia maszynowego i głębokiego uczenia. Ta obszerna publikacja, licząca ponad 800 stron, jest prawdziwą skarbnicą wiedzy teoretycznej i praktycznej, starannie opracowaną przez ekspertów w dziedzinie. Książka ta w sposób kompleksowy omawia kluczowe zagadnienia, takie jak: Podstawy uczenia maszynowego Techniki przetwarzania i analizy danych Algorytmy klasyfikacji i regresji Sieci neuronowe i ich architektury Konwolucyjne sieci neuronowe w przetwarzaniu obrazów Rekurencyjne sieci neuronowe w analizie sekwencji Uczenie ze wzmocnieniem Przetwarzanie języka naturalnego Wizualizacja i interpretacja modeli Autorzy kładą szczególny nacisk na praktyczne zastosowanie omawianych koncepcji, prezentując liczne przykłady implementacji w języku Python. Czytelnik znajdzie tu bogactwo kodów źródłowych, które może wykorzystać jako punkt wyjścia do własnych projektów. Dzięki przejrzystej strukturze i stopniowaniu trudności, publikacja ta jest odpowiednia zarówno dla początkujących, jak i zaawansowanych praktyków. Stanowi ona niezbędne narzędzie dla każdego, kto chce rozwinąć swoje umiejętności w dziedzinie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Ta monumentalna praca to nie tylko podręcznik, ale prawdziwy przewodnik po fascynującym świecie nowoczesnych technologii obliczeniowych, który z pewnością zainspiruje czytelników do dalszych poszukiwań i eksperymentów w tej dynamicznie rozwijającej się dziedzinie. Uczenie maszynowe, Python, deep learning, sztuczna inteligencja, AI, analiza danych, sieci neuronowe, programowanie, data science, algorytmy, big data, TensorFlow, PyTorch, predykcja, optymalizacja modeli, machine learning, przetwarzanie danych, data mining, rozpoznawanie wzorców, klasyfikacja, regresja, clustering, wizualizacja danych, statystyka, obliczenia wysokiej wydajności, modelowanie predykcyjne, uczenie nadzorowane, uczenie nienadzorowane, uczenie ze wzmocnieniem, walidacja krzyżowa, oversampling, feature engineering, gradient descent, backpropagation, konwolucyjne sieci neuronowe, rekurencyjne sieci neuronowe, transfer learning, NLP, computer vision, robotyka.