http://creator.themasoftware.com/
Movieblogarea
hostingpanel
Topliste Download Suche ebook-hell archivx.to warezload.net - Topliste http://bestoflinks.synology.me szene.link LinkBase http://poster.themasoftware crawli download suchmaschine byte

Official Partners

Warez-DDL
ebook-hell
ebook-land
katzdownload
Warez & Scene Links
downtopc
Thread Rating:
  • 0 Vote(s) - 0 Average
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
Ryan M Machine Learning for Tabular Data XGBoost, Deep Learning, and AI 2025
#1
[Image: 1933a484b659c0c2d0f75d6ca8f333f5.jpg]

Ryan M Machine Learning for Tabular Data XGBoost, Deep Learning, and AI 2025 | 39.6 MB

Title: Machine Learning for Tabular Data: XGBoost, Deep Learning, and AI
Author: Mark Ryan & Luca Massaron



Description:
Uczenie maszynowe kojarzy się z dużymi firmami i rozbudowanymi zespołami. Prawda jest taka, że obecnie można samodzielnie budować zaawansowane rozwiązania uczenia maszynowego i korzystać do woli z olbrzymich zasobów dostępnych danych. Trzeba tylko mieć pomysł i... trochę podstawowej wiedzy. Tymczasem większość opracowań na temat uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji wymaga biegłości w zaawansowanej matematyce. Utrudnia to naukę tego zagadnienia, mimo że uczenie maszynowe jest coraz powszechniej stosowane w projektach badawczych i komercyjnych.

Ta praktyczna książka ułatwi Ci rozpoczęcie wdrażania rozwiązań rzeczywistych problemów związanych z uczeniem maszynowym. Zawiera przystępne wprowadzenie do uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, a także sposoby wykorzystania Pythona i biblioteki scikit-learn, uwzględniające potrzeby badaczy i analityków danych oraz inżynierów pracujących nad aplikacjami komercyjnymi. Zagadnienia matematyczne ograniczono tu do niezbędnego minimum, zamiast tego skoncentrowano się na praktycznych aspektach algorytmów uczenia maszynowego. Dokładnie opisano, jak konkretnie można skorzystać z szerokiej gamy modeli zaimplementowanych w dostępnych bibliotekach.

W książce między innymi:

podstawowe informacje o uczeniu maszynowym
najważniejsze algorytmy uczenia maszynowego
przetwarzanie danych w uczeniu maszynowym
ocena modelu i dostrajanie parametrów
łańcuchy modeli i hermetyzacja przepływu pracy
przetwarzanie danych tekstowych
Python i uczenie maszynowe: programowanie do zadań specjalnych!

DOWNLOAD:

https://rapidgator.net/file/a02c792846db...I_2025.rar

https://ddownload.com/89gb538meo8t/Ryan_...I_2025.rar
Reply
Thanks given by:


Possibly Related Threads…
Thread Author Replies Views Last Post
  Utility - Based Learning from Data Emperor2011 0 74 07-03-2026, 04:18 PM
Last Post: Emperor2011
  Machine Learning in Youth Badminton Emperor2011 0 70 07-03-2026, 03:21 PM
Last Post: Emperor2011
  Geometric Methods in Physics XLII Workshop, Białystok, Poland, 2025 Emperor2011 0 70 07-03-2026, 03:02 PM
Last Post: Emperor2011
  Psychopathology Early Prediction and Classification A Deep Generative AI Approach Emperor2011 0 71 07-02-2026, 01:30 PM
Last Post: Emperor2011
  Advanced SQL Implementing Modern Data Solutions and ML Applications Emperor2011 0 71 07-02-2026, 12:55 PM
Last Post: Emperor2011
  Deep Learning Innovations in MRI Reconstruction and Analysis Emperor2011 0 71 06-30-2026, 10:20 AM
Last Post: Emperor2011
  Decolonial Deep Mapping Emperor2011 0 69 06-30-2026, 10:19 AM
Last Post: Emperor2011
  Algorithmic Trading via AIMachine Learning with R Emperor2011 0 65 06-29-2026, 09:42 AM
Last Post: Emperor2011
  STEM Education Shaping Future Learning Practices in the Age of AI Emperor2011 0 72 06-28-2026, 11:28 AM
Last Post: Emperor2011
  Prediction in Medicine The Impact of Machine Learning on Healthcare Emperor2011 0 69 06-28-2026, 11:20 AM
Last Post: Emperor2011

Forum Jump:


Users browsing this thread: 1 Guest(s)