DARMOWA WYSYŁKA od 149 zł do Żabki i wielu innych punktów DPD Pickup!
Zgarnij 15 zł rabatu, płacąc zapisaną kartą w InPost Pay – użyj kodu „BAL'"!
Darmowa dostawa od 149,00 zł
eBook Matematyczne modele uczenia maszynowego w językach MATLAB i PYTHON - Stanisław Osowski
Super cena

eBook Matematyczne modele uczenia maszynowego w językach MATLAB i PYTHON - Stanisław Osowski

39,27 zł
/ szt.
Najniższa cena z 30 dni przed obniżką: 52,20 zł / szt.-24%
Cena regularna: 47,00 zł / szt.-16%
Możesz kupić także poprzez:
Produkt dostępny
Dostępny do pobrania po opłaceniu
Produkt dostępny
Bezpieczne zakupy
Prezentowane opracowanie dotyczy różnych modeli i metod stosowanych w uczeniu maszynowym. W szczególności, w poszczególnych rozdziałach przedstawione są takie zagadnienia, jak: regresja liniowa; klasyfikatory KNN; klasyfikatory Bayesa; modele matematyczne drzew decyzyjnych; sieci neuronowe MLP; sieci RBF; sieci SVM do klasyfikacji i regresji; sieci głębokie (CNN, autoenkoder, LSTM, transformer); zagadnienia zdolności generalizacyjnych modeli, w tym zespoły klasyfikatorów i systemów regresyjnych; transformacje i metody redukcji wymiaru danych wielowymiarowych; metody grupowania danych wielowymiarowych; wybrane metody generacji i selekcji cech diagnostycznych; metody oceny jakości rozwiązań; podstawowe rozwiązania adaptacyjnych systemów rozmytych. W przedstawieniu poszczególnych rozwiązań modelowych zaprezentowano zarówno strukturę pod-stawowych modeli, jak i algorytmy uczące dostosowane do konkretnego modelu. Ponieważ z punktu widzenia aktualnego stanu wiedzy do najważniejszych rozwiązań sztucznej inteligencji należą sztuczne sieci neuronowe. Tym zagadnieniom poświęcono najwięcej uwagi, wprowadzając różne rozwiązania sieciowe, w tym perceptron wielowarstwowy (MLP), sieć o radialnej funkcji bazowej (RBF), maszynę wektorów nośnych (SVM) czy różne rozwiązania głębokich sieci neuronowych wielowarstwowych, takich jak sieć konwolucyjna (CNN), autoenkoder (AE) czy sieć LSTM. Teoretyczne podstawy algorytmów uczących zostały zilustrowane przykładowymi programami implementującymi je przy użyciu oprogramowania Matlab i Python. Prezentowane w podręczniku skrypty z przykładami w Matlabie i Pythonie zostały udostępnione na platformie Github pod adresem: https://github.com/szmurlor/mmum. Podręcznik jest przeznaczony dla słuchaczy wyższych lat studiów, doktorantów i ludzi zainteresowanych metodami uczenia maszynowego, podstawowego narzędzia sztucznej inteligencji. Ze względu na interdyscyplinarny charakter tematyki może być wykorzystany zarówno w informatyce, inżynierii biomedycznej, jak i innych naukach technicznych. Wprowadzenie zarówno podstawowych jak i zaawansowanych pojęć uczenia maszynowego powoduje, że może być użyteczny dla osób początkujących i zaawansowanych w tej tematyce.

Plik elektroniczny, do pobrania po opłaceniu.

EAN: 9788381565981
Kod produktu
E0A46F8BEB
Rok wydania
2024
Elementy
378
Autorzy
Stanisław Osowski
Rodzaj zabezpieczenia
DL-ebwm
Format pliku
pdf
Potrzebujesz pomocy? Masz pytania?Zadaj pytanie a my odpowiemy niezwłocznie, najciekawsze pytania i odpowiedzi publikując dla innych.
Zapytaj o produkt
Jeżeli powyższy opis jest dla Ciebie niewystarczający, prześlij nam swoje pytanie odnośnie tego produktu. Postaramy się odpowiedzieć tak szybko jak tylko będzie to możliwe. Dane są przetwarzane zgodnie z polityką prywatności. Przesyłając je, akceptujesz jej postanowienia.
Napisz swoją opinię
Twoja ocena:
5/5
Dodaj własne zdjęcie produktu:
Zaufane Opinie IdoSell
4.82 / 5.00 12034 opinii
Zaufane Opinie IdoSell
2025-02-21
Bardzo szybka, sprawnie i profesjonalnie wykonana usługa. Polecam serdecznie, nie wspominając o świetnej cenie.
2025-02-21
Super polecam
pixel