Algorytmy uczenia maszynowego
Opis
Zadania, które jeszcze dekadę temu stanowiły nieprzekraczalną przeszkodę, dziś są wykonywane przez zwykły komputer osobisty. W efekcie dzięki technologii oraz dostępnym wysokopoziomowym otwartym platformom każdy, kto zainteresuje się uczeniem maszynowym, może projektować i wdrażać niezwykle potężne modele.
Celem tej książki jest przybliżenie profesjonalistom tajników złożonych algorytmów uczenia maszynowego i zasad ich stosowania w praktyce. Poza praktycznymi informacjami dotyczącymi działania algorytmów i ich wdrożeń znalazły się tu również niezbędne podstawy teoretyczne. Opisano klasyczne modele uczenia nadzorowanego, nienadzorowanego i półnadzorowanego. Wskazano, w jakich sytuacjach okazują się one najbardziej przydatne. Zaprezentowano techniki wydobywania danych za pomocą modeli bayesowskich, algorytmu MCMC, a także dzięki stosowaniu ukrytych modeli Markowa. Omówiono zestaw przydatnych do uczenia maszynowego narzędzi, takich jak biblioteki: scikit-learn, Keras i TensorFlow.
Najciekawsze zagadnienia:
najważniejsze koncepcje teoretyczne uczenia maszynowego,
modelowanie probabilistyczne i uczenie hebbowskie,
zaawansowane koncepcje modeli neuronowych,
modele generatywne, takie jak splotowe sieci GAN i sieci Wassersteina,
głębokie sieci przekonań,
zaawansowane algorytmy: TD(tylda), aktor-krytyk, SARSA i Q-uczenie.
Uczenie maszynowe - już dziś zaimplementuj rozwiązania przyszłości!
Autorzy: Giuseppe Bonaccorso
Data premiery: 2019-08-06
EAN: 9788328352452
Format: 16,8x23,7 cm
Ilość stron: 496
ISBN: 9788328352452
Oprawa: broszurowa
Rok wydania: 2019
Wydawnictwo: Helion