• Srbija
  • English
  • +381 (0)11 3463 072
  • +381 (0)60 3463 072
  • Python mašinsko učenje
    Python mašinsko učenje

    Python mašinsko učenje

    Sadržaj:

    Poglavlje 1 Kako da računarima omogućite da uče iz podataka
    Poglavlje 2 Treniranje jednostavnih algoritama mašinskog učenja za klasifikaciju
    Poglavlje 3 Predstavljanje klasifikatora mašinskog učenja upotrebom scikit-learna
    Poglavlje 4 Izgradnja dobrih skupova podataka za trening - pretprocesiranje podataka
    Poglavlje 5 Kompresovanje podataka pomoću redukcije dimenzionalnosti
    Poglavlje 6 Učenje najbolje prakse za procenu modela i podešavanje hiperparametara
    Poglavlje 7 Kombinovanje različitih modela za učenje udruživanjem
    Poglavlje 8 Primena mašinskog učenja na analizu sentimenta
    Poglavlje 9 Ugrađivanje modela mašinskog učenja u veb aplikaciju
    Poglavlje 10 Predviđanje promenljivih kontinualnog cilja pomoću analize regresije
    Poglavlje 11 Upotreba neoznačenih podataka - analiza klasterovanja
    Poglavlje 12 Implementiranje višeslojne veštačke neuronske mreže „od nule“
    Poglavlje 13 Paralelizacija treninga neuronske mreže pomoću TensorFlowa
    Poglavlje 14 Detaljnije - mehanika TensorFlowa
    Poglavlje 15 Klasifikacija slika pomoću dubokih konvolucionih neuronskih mreža
    Poglavlje 16 Modelovanje sekvencijalnih podataka upotrebom rekurentnih neuronskih mreža
    Poglavlje 17 Generative Adversarial Networks za sintetizovanje novih podataka
    Poglavlje 18 Učenje uslovljavanjem za donošenje odluka u kompleksnim okruženjima

    Vise detalja
    Šifra: 174441
    2.970 din

    potrebna količina:


    dostavadostava i poŠtarina

    nacin placanjanaČin plaĆanja

    Opcije plaćanje za kupce iz Srbije:

    - putem uplatnice na šalteru pošte ili banke
    - pouzećem prilikom isporuke knjiga
    - internet karticama Visa,Maestro i Mastercard

    Opcije plaćanje za kupce iz inostranstva:

    - pouzećem za kupce iz BIH i Crne Gore
    - putem PayPal sistema
    - internet karticama Visa, Maestro i MasterCard

    postavi pitanjepostavite pitanje

    OPIS KNJIGE
    Sadržaj:

    Poglavlje 1 Kako da računarima omogućite da uče iz podataka
    Poglavlje 2 Treniranje jednostavnih algoritama mašinskog učenja za klasifikaciju
    Poglavlje 3 Predstavljanje klasifikatora mašinskog učenja upotrebom scikit-learna
    Poglavlje 4 Izgradnja dobrih skupova podataka za trening - pretprocesiranje podataka
    Poglavlje 5 Kompresovanje podataka pomoću redukcije dimenzionalnosti
    Poglavlje 6 Učenje najbolje prakse za procenu modela i podešavanje hiperparametara
    Poglavlje 7 Kombinovanje različitih modela za učenje udruživanjem
    Poglavlje 8 Primena mašinskog učenja na analizu sentimenta
    Poglavlje 9 Ugrađivanje modela mašinskog učenja u veb aplikaciju
    Poglavlje 10 Predviđanje promenljivih kontinualnog cilja pomoću analize regresije
    Poglavlje 11 Upotreba neoznačenih podataka - analiza klasterovanja
    Poglavlje 12 Implementiranje višeslojne veštačke neuronske mreže „od nule“
    Poglavlje 13 Paralelizacija treninga neuronske mreže pomoću TensorFlowa
    Poglavlje 14 Detaljnije - mehanika TensorFlowa
    Poglavlje 15 Klasifikacija slika pomoću dubokih konvolucionih neuronskih mreža
    Poglavlje 16 Modelovanje sekvencijalnih podataka upotrebom rekurentnih neuronskih mreža
    Poglavlje 17 Generative Adversarial Networks za sintetizovanje novih podataka
    Poglavlje 18 Učenje uslovljavanjem za donošenje odluka u kompleksnim okruženjima

    Br.strana: 770

    God.izdanja: 2020.

    Izdavač: Kompjuter biblioteka

    ISBN: 9788673105499

    Komentari čitalaca

  • Napišite recenziju za ovu knjigu i uz malo sreće osvojite
    vaučer za kupovinu od 2000 dinara!

    KorisnaKnjiga.com koristi cookije kako bi prilagodila sajt korisniku i analizirala prikazani sadžaj.
    Podaci o identitetu korisnika se ne prikupljaju, već samo informacije o posećenosti koje dalje naši partneri obrađuju. Više informacija.