Zasady Uczenia Maszynowego w Analityce Predykcyjnej - Wydanie II
5.00 z 6 ocen
Producent: The MIT Press |
Indeks: 724795
Niedostępny
356.71 zł
najniższa cena z ostatnich 30 dni:
356.71 zł
poproś o fakturę proforma
dodaj
do obserwowanych
do obserwowanych
od 8,99 zł
koszt dostawy
koszt dostawy
pt, 20 cze
u Ciebie
u Ciebie
14 dni
na odstąpienie
na odstąpienie
Książka 'Zasady Uczenia Maszynowego w Analityce Predykcyjnej' to kompleksowy podręcznik obejmujący algorytmy, przykłady zastosowań oraz studia przypadków.
Opis
Wydanie II książki 'Zasady Uczenia Maszynowego w Analityce Predykcyjnej' to niezwykle cenny przewodnik dla każdego, kto chce zgłębić temat uczenia maszynowego i jego zastosowań w analityce predykcyjnej. Publikacja ta, wydana przez prestiżowe wydawnictwo MIT Press, zawiera szczegółowe omówienie algorytmów, które wykorzystuje się w analizie danych. Autorzy starają się przybliżyć czytelnikom nie tylko teoretyczne aspekty modeli, ale również ich praktyczne zastosowanie poprzez liczne przykłady oraz studia przypadków. Książka ułatwia zrozumienie złożonych tematów związanych z uczeniem maszynowym w przystępny sposób, oferując jasno przedstawione koncepcje oraz techniki, które są kluczowe dla efektywnej analizy danych. Dzięki licznym przykładom i ćwiczeniom, czytelnik ma możliwość praktycznego zastosowania nabytej wiedzy, co sprawia, że jest to niezwykle przydatna pozycja zarówno dla studentów, jak i profesjonalistów w dziedzinie informatyki oraz analityki.
W książce 'Zasady Uczenia Maszynowego w Analityce Predykcyjnej' zostały omówione najnowsze trendy i techniki w zakresie analizy danych, w tym mechanizmy uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego. Książka ma charakter edukacyjny, dzięki czemu stanowi idealne wprowadzenie do tego dynamicznie rozwijającego się obszaru. W każdym rozdziale znajdują się liczne przykłady ilustrujące omawiane techniki, a także ćwiczenia praktyczne, które pozwalają czytelnikowi na samodzielne przetestowanie i zrozumienie omawianych algorytmów. Książka ta jest nie tylko źródłem wiedzy, ale stanowi również inspirację dla osób chcących rozwijać swoje umiejętności w zakresie analizy danych. Nic więc dziwnego, że jest to jedna z najlepszych pozycji na rynku dla osób zainteresowanych sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym.
Zgłębiaj zasady uczenia maszynowego
Książka oferuje szczegółowe omówienie kluczowych algorytmów uczenia maszynowego, które są fundamentem analityki predykcyjnej. Przejrzyste przykłady i studia przypadków pomagają w praktycznym zastosowaniu wiedzy.
Praktyczne zastosowania w danych
Dzięki omawianym technikom, książka pozwala na samodzielne testowanie algorytmów oraz metod analizy danych, co czyni ją idealnym narzędziem dla przyszłych analityków danych.
Inspiracja do nauki
Wydanie II 'Zasad Uczenia Maszynowego' jest nie tylko podręcznikiem, ale również inspiracją do dalszego zgłębiania tematów sztucznej inteligencji i analizy danych w realnym świecie.
'Zasady Uczenia Maszynowego w Analityce Predykcyjnej' to książka, która zdobyła uznanie nie tylko wśród studentów, ale też praktyków w branży. Jej przystępny styl oraz skuteczna metodologia nauczania sprawiają, że staje się ona niezastąpionym narzędziem w nauce sztucznej inteligencji. Dzięki bogato ilustrowanym przykładom oraz studiom przypadków, czytelnik ma szansę na zrozumienie zastosowań teoretycznych w realnym świecie. Książka jest znakomitym przewodnikiem po świecie algorytmów i metod analizy danych, które mogą być wykorzystywane w różnych branżach, od finansów po marketing, co czyni ją wszechstronnym źródłem wiedzy dla każdego, kto pragnie stać się specjalistą w obszarze analityki danych.
Parametry
Autor
Matthew Carlton, John D. Cook
Wydawnictwo
The MIT Press
Data wydania
2023
Liczba stron
450
ISBN
978-0262539356
Pytania i odpowiedzi
Brak pytań i odpowiedzi
Pliki do pobrania
Zobacz także
Wspaniała publikacja Książka solidnie tłumaczy podstawowe koncepcje związane z tą dziedziną. Idealna dla początkujących w Machine Learning.
Wyjątkowo przystępne wyjaśnienia Oczywiście mam doświadczenie w IT jako programista Python, a także nie mam zbyt dużej wiedzy matematycznej. Po przeczytaniu trzech pierwszych rozdziałów mogę stwierdzić, że książka jest bardzo łatwa do zrozumienia. Nie wymaga żadnych specjalnych umiejętności matematycznych, a jej struktura jasno prowadzi przez ważne koncepcje związane z uczeniem maszynowym.
Bardzo solidna publikacja Znakomita książka, idealna dla osób z dobrą znajomością angielskiego, ale wymagana.
Wyjątkowa książka edukacyjna Książka zaczyna się od szczegółowego opisu różnych metod, wspierana jest licznymi prezentacjami dedykowanymi każdemu rozdziałowi. Bardzo pomocna zarówno dla studentów, jak i nauczycieli.
Elegancki twardy obiekt Doskonała jakość wydania. Dużo matematyki, świetne informacje oraz zadania do ćwiczeń. Przydałoby się więcej przykładów kodu.