Veze, linkovi
Kompjuter biblioteka
Korpa
Osnove veštačke inteligencije i mašinskog učenja

Preuzmite KOD   Preuzmite KÔD
Preuzmite poglavlje   Preuzmite poglavlje

Mašinsko učenje Mašinsko učenje

Osnove veštačke inteligencije i mašinskog učenja

Autor: Zsolt Nagy
Broj strana: 330
ISBN broj: 9788673105444
Izdavač: Kompjuter biblioteka Kompjuter biblioteka
Godina izdanja: 2019.
Kataloški broj: 521.

Pregleda (30 dana / ukupno): 265 / 3890

                 
Twitter   Facebook   Linkedin   Pinterest   Email
                 
         
   
Naruči ili rezerviši sa 40 % popusta
 
         
         
1980 rsd 1390 rsd

10% dodatnog popusta za 2 ili više knjiga, osim knjiga koje su u pretplati i kompleta knjiga.

• Isporuka za 24 časa
• Plaćanje poštaru

 

Osnove veštačke inteligencije i mašinskog učenja

Naučićete:

  • Razumevanje važnosti, principa i oblasti AI-e

  • Implementiranje osnovnih koncepata veštačke inteligencije pomoću Pythona

  • Primena koncepata regresije i klasifikacije u problemima iz stvarnog sveta

  • Izvršavanje prediktivne analize upotrebom stabala odlučivanja i random foresta

  • Izvršavanje klasterovanja pomoću k-means i mean shift algoritama

  • Razumevanje osnova dubokog učenja pomoću praktičnih primera

O knjizi

Mašinsko učenje i neuronske mreže su stubovi na kojima možete da gradite inteligentne aplikacije. Knjigu „Osnove veštačke inteligencije i mašinskog učenja“ započinjemo predstavljanjem Pythona i opisom algoritama pretrage AI-e. Detaljno ćemo opisati matematičke teme, kao što su regresija i klasifikacija, ilustrovane Python primerima. Tokom čitanja ove knjige napredovaćete do naprednih AI tehnika i koncepata i koristićete stvarne skupove podataka za formiranje stabla odlučivanja i klastera. Predstavićemo neuronske mreže, moćnu alatku zasnovanu na Murovom zakonu. Kada završite čitanje ove knjige, moći ćete da gradite sopstvene AI aplikacije, koristeći novostečene veštine.

Karakteristike

  • Praktični primeri koji služe za objašnjavanje ključnih algoritama mašinskog učenja

  • Detaljno istraživanje neuronskih mreža uz interesantne primere

  • Učenje osnovnih AI koncepata angažovanjem aktivnosti

Tabela sadržaja

Poglavlje 1: Principi veštačke inteligencije

Poglavlje 2: AI u tehnikama pretrage i igricama

Poglavlje 3: Regresija

Poglavlje 4: Klasifikacija

Poglavlje 5: Upotreba stabala za prediktivnu analizu

Poglavlje 6: Grupisanje

Poglavlje 7: Duboko učenje sa neuronskim mrežama

Dodatak

 

 

 

Budite prvi koji će ostaviti komentar.

Ostavite komentar Ostavite komentar

 

Preporučujemo

Practical Machine Learning

Practical Machine Learning

Python Machine Learning Cookbook

Python Machine Learning Cookbook

Veze, linkovi
Linkedin Twitter Facebook
 
     
 
© Sva prava pridržana, Kompjuter biblioteka, Beograd, Obalskih radnika 4a, Telefon: +381 11 252 0 272