Uczenie maszynowe w C# + z językiem JavaScript



#товара: 9437966822

Все товары продавца: epim_ksiazki

Состояние Новый

Счет-фактура Я выставляю счет-фактуру НДС

Обложка мягкая

Год выпуска Две тысячи девятнадцать

Тематика Остальное

Название Uczenie maszynowe w C# + z językiem JavaScript

Автор Matt R. Cole

Издательство другие

Цена: 2952 руб

Количество / 5


Проблемы? Сомнения? Вопросы? Задайте вопрос!

 Uczenie maszynowe w C#

Szybkie, sprytne i solidne aplikacje

Matt R. Cole

Wydawca: Helion

Oprawa: Miękka

Liczba stron: 216

Rok wydania: 2019

ISBN: 978-83-283-5233-9

EAN: 9788328352339

Uczenie maszynowe weszło już do kanonu technologii informatycznych. Praktyczne umiejętności w tej dziedzinie powinien posiadać każdy programista i analityk. Standardowo do rozwiązań związanych z machine learning stosuje się Pythona i opracowane dla niego biblioteki, niemniej równie skutecznie można do tego celu używać innych języków programowania. Trzeba jedynie dobrze zaznajomić się z wdrożeniami algorytmów uczenia maszynowego. Niezwykle ciekawym rozwiązaniem jest pisanie takich implementacji w C#. Przemawiają za tym nie tylko zalety samego języka, ale i to, że większość aplikacji dla profesjonalistów jest pisana w C# przy użyciu takich narzędzi jak Visual Studio, SQL Server, Unity czy Microsoft Azure.

Ta książka jest przeznaczona dla doświadczonych programistów C#, którzy chcą nauczyć się technik machine learning, deep learning i sztucznej inteligencji. Opisano tu dostępne narzędzia do uczenia maszynowego, dzięki którym można łatwo budować inteligentne aplikacje .NET wykorzystujące takie rozwiązania jak wykrywanie obrazów lub ruchu, wnioskowanie bayesowskie, głębokie uczenie i głęboka wiara. Omówiono zasady implementacji algorytmów uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego oraz ich zastosowanie w budowie modeli predykcji. Przedstawiono różne techniki, od prostej regresji liniowej, przez drzewa decyzyjne i SVM, po zaawansowane rozwiązania, takie jak sztuczne sieci neuronowe, autoenkodery lub uczenie ze wzmocnieniem.

Najciekawsze zagadnienia przedstawione w książce:

podstawy uczenia maszynowego

wykorzystywanie logiki rozmytej

mapy samoorganizujące się

framework Kelp.Net i jego integracja z systemem ReflectInsight

realia obliczeń kwantowych

Uczenie maszynowe - najlepiej z wydajnym C#!

O autorze

Matt R. Cole od 30 lat programuje dla systemu Windows — biegle posługuje się językami: C, C++, C# oraz platformą .NET. Napisał system generowania mowy oraz system VOIP dla NASA, którego używano na promach kosmicznych i stacji kosmicznej. Przygotował pierwszy framework mikrousług klasy enterprise (napisany w całości w C# i .NET), wykorzystywany przez jeden z głównych funduszy hedgingowych. Napisał też framework sztucznej inteligencji, w którym zintegrowane zostały neurony lustrzane i kanoniczne.

Uczenie maszynowe z językiem JavaScript.

Rozwiązywanie złożonych problemów

Burak Kanber

Wydawca: Helion

Oprawa: Miękka

Liczba stron: 328

Rok wydania: 2019

ISBN: 978-83-283-5196-7

EAN: 9788328351967

Uczenie maszynowe jeszcze kilka lat temu stanowiło niemal wiedzę tajemną. Nieliczni eksperci w tej dziedzinie publikowali materiały w naukowym, matematycznym języku, który wymagał biegłości w algebrze liniowej czy rachunku wektorowym. Korzystano najczęściej z Pythona i jego bibliotek. Obecnie, wraz ze wzrostem popularności uczenia maszynowego, zwiększają się możliwości jego praktycznej implementacji. Rzeczywista biegłość w tej dziedzinie wymaga jednak dogłębnego zrozumienia mechaniki działania algorytmów stosowanych w uczeniu maszynowym. Implementacja tych algorytmów w JavaScripcie jest znakomitym wyborem: język ten stał się dojrzałym, potężnym i wszechstronnym narzędziem do rozwiązywania złożonych problemów.

Chcesz nauczyć się implementacji algorytmów uczenia maszynowego bez zbytniego zagłębiania się w niuanse matematyczne? Jeśli dodatkowo znasz język JavaScript, ta książka jest dla Ciebie idealnym wyborem. Wyjaśniono w niej, w jaki sposób tworzyć własne implementacje, podano też przykłady przydatnych bibliotek. Sporo miejsca poświęcono sieciom neuronowym, ich architekturze i przykładom zastosowania. Przedstawiono takie zagadnienia jak wykrywanie twarzy, filtrowanie spamu, tworzenie systemów rekomendacji, rozpoznawanie znaków oraz przetwarzanie języka naturalnego. Znalazły się tu również wskazówki dotyczące dobierania odpowiednich bibliotek JavaScriptu, takich jak NaturalNode, brain, harthur oraz klasyfikatory, co umożliwia projektowanie bardziej inteligentnych aplikacji.

Najważniejsze zagadnienia przedstawione w książce:

potencjał JavaScriptu w uczeniu maszynowym

algorytmy grupowania, klasyfikacji, reguły kojarzenia

algorytmy regresji, przewidywanie wzorców i predykcja

sieci neuronowe i głębokie sieci neuronowe

uczenie maszynowe w aplikacjach czasu rzeczywistego

Uczenie maszynowe - coś dla wyjadaczy JavaScriptu!

O autorze

Burak Kanber — inżynier, przedsiębiorca. Od ponad 20 lat zajmuje się tworzeniem oprogramowania oraz doradztwem, jest również współtwórcą kilku startupów technologicznych. Specjalizuje się w technologiach sieciowych (języki Python i JavaScript należą do jego ulubionych), inżynierii (fascynują go zwłaszcza systemy kontroli i pojazdy hybrydowe) oraz zagadnieniach zwinnego wytwarzania oprogramowania. Napisał bardzo popularną serię artykułów Machine Learning in JavaScript.

 

Корзина 0