Ваш город
Москва
Ваш город Москва?
+7 928 117-10-37
Отдел продаж
Режим работы:
Пн-Сб 10:00—18:00;
Вс выходной
КАТАЛОГ ТОВАРОВ
0КорзинаПусто0 руб.
Товары в корзине
корзина пуста
КАТАЛОГ ТОВАРОВ
Корзина пуста0 руб.0
Товары в корзине
корзина пуста
Корзина пуста0 руб.0
Товары в корзине
корзина пуста

Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О

Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О
​Машинное обучение наконец-то достигло стадии зрелости. При помощи библиотеки Н20 вы можете решать задачи машинного обучения и анализа данных с использованием простого в использовании и открытого (open source) фреймворка, который поддерживает большое количество операционных систем и языков программирования, а также масштабируется для обработки больших данных...
Характеристики
Автор(ы):
Даррен Кук
Издательство:
ДМК Пресс
Год издания:
2018
Кол-во страниц:
250
Переплёт:
Твердый
Смотреть все
Получение информации о методах доставки
Код: 18623
Нет в наличии
1 097
Количество:
Избранное
Сравнение
Описание

Машинное обучение наконец-то достигло стадии зрелости. При помощи библиотеки Н20 вы можете решать задачи машинного обучения и анализа данных с использованием простого в использовании и открытого (open source) фреймворка, который поддерживает большое количество операционных систем и языков программирования, а также масштабируется для обработки больших данных. Это практическое руководство научит вас использовать алгоритмы машинного обучения, реализованные в Н20, с упором на наиболее важные для продуктивной работы аспекты.

Если вы умеете программировать на R или Python, хотя бы немного знаете статистику и имеете опыт обработки данных, эта книга Даррена Кука познакомит вас с основами использования Н20 и поможет вам поэкспериментировать с машинным обучением на наборах данных разного размера. Вы изучите несколько современных алгоритмов машинного обучения: глубокое обучение, случайный лес, обучение на неразмеченных данных и ансамбли моделей.
Прочтя эту книгу, вы:

  • узнаете, как импортировать данные в Н20, преобразовывать их и экспортировать из Н20;
  • изучите основные концепции машинного обучения, такие как перекрестная проверка и проверочные наборы данных;
  • поработаете с тремя разными наборами данных, решая задачи регрессии, бинарной и многоклассовой классификации;
  • используете Н20 для анализа каждого набора данных при помощи четырех алгоритмов машинного обучения;
  • поймете, как работает кластерный анализ и другие алгоритмы обучения на неразмеченных данных.

«Понимание процесса построения моделей, тупиковых ситуаций и заканчивающихся провалом экспериментов является не менее важным, нем изучение кода.»
— Юлин Жуанг, коммерческий директор в А РАС IT, магистр прикладной аналитики (Северо-Западный университет, США)

Об авторе:
Даррен Кук (Darren Cook) имеет более 20лет опыта в разработке программного обеспечения и анализе данных;работал над разными задачами — от финансового трейдинга до обработки естественного языка, разработки средств для визуализации и веб-сайтов крупнейших мировых брендов. Знает много языков программирования, включая R, C++, РНР, JavaScript и Python. В настоящее время работает в компании QQ Trend, которая специализируется на анализе финансовых данных и разработке программных продуктов для их анализа.

Характеристики
Автор(ы)
Даррен Кук
Переводчик
А. Б. Огурцов
Издательство
ДМК Пресс
Год издания
2018
ISBN
978-5-97060-508-0
Кол-во страниц
250
Формат страниц
70x100/16 (170x240 мм)
Размеры товара
242 × 172 × 16 мм
Язык
Русский
Переплёт
Твердый
Доп. сведения
Офсетная бумага
Иллюстрации
черно-белые
Тираж
200 экз.
Вес
460 г
Отзывы

Loading...
Помощь
+7 928 117-10-37
Отдел продаж
Если у вас возникли вопросы при оформлении заказа, обратитесь по указанным контактам.
Мы используем файлы cookie, чтобы сайт был лучше для вас.