Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О ДМК-Пресс

1 941

Наличные, б/н, visa, qiwi, webmoney, я.деньги

В наличии на складе интернет-магазина.

Интернет-магазин отправит завтра в ваш населенный пункт от 100 .

Оплачивайте при получении или любыми другими способами.

Н20 - простая в использовании и открытая библиотека, которая поддерживает большое количество операционных систем и языков программирования, а также масштабируется для обработки больших данных. Эта книга научит вас использовать алгоритмы машинного обучения, реализованные в Н20, с упором на наиболее важные для продуктивной работы аспекты. Рассмотрены глубокое обучение, случайный лес, обучение на неразмеченных данных и ансамбли моделей.
В российское издание добавлены дополнительно два приложения, описывающих новейшие модули Н20 - Deep Water и Stacked Ensemble.
Издание предназначено для специалистов по анализу данных, желающих изучить и применять на практике относительно новый, но многообещающий инструмент - библиотеку Н20.

Характеристики

Производитель: ДМК-Пресс

Интеллектуальные транспортные системы ДМК-Пресс

1 698

Построение систем машинного обучения на языке Python ДМК-Пресс

1 698

Изучаем pandas. Высокопроизводительная обработка и анализ в Python ДМК-Пресс

1 903

Визуализация данных с помощью ggplot2 ДМК-Пресс

1 941

Глубокое обучение в биологии и медицине ДМК-Пресс

1 941

Сбор данных в Интернете на языке R ДМК-Пресс

2 062

Потоковая обработка данных с Apache Flink ДМК-Пресс

2 428

Обучение с подкреплением на PyTorch. Сборник рецептов. Свыше 60 рецептов проектирования, разработки ДМК-Пресс

2 428

Статистический анализ и визуализация данных с помощью R ДМК-Пресс

2 428

Логистическая регрессия ДМК-Пресс

2 428

GPT-3. Руководство по использованию API Open AI ДМК-Пресс

2 471

Разработка конвейеров машинного обучения. Автоматизация жизненных циклов модели с помощью TensorFlow ДМК-Пресс

2 548

Анализ данных при помощи Microsoft Power BI и Power Pivot для Excel ДМК-Пресс

2 548

Машинное обучение и безопасность. Защита систем с помощью данных и алгоритмов ДМК-Пресс

2 548

Анализ сетей (графов) в среде R. Руководство пользователя ДМК-Пресс

2 548

Новинки

Графовые алгоритмы. Практическая реализация на платформах Apache Spark и Neo4j ДМК-Пресс

2 668

Анализ социальных медиа на Python ДМК-Пресс

2 668

Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python ДМК-Пресс

2 668

Анализируем данные в Microsoft Power BI. Подготовка к экзамену DA-100 ДМК-Пресс

2 912

GPT-3: программирование на Python в примерах ДМК-Пресс

3 091

Объяснимые модели искусственного интеллекта на Python. Модель искусственного интеллекта ДМК-Пресс

3 155

Инженерия машинного обучения ДМК-Пресс

3 155

Генетические алгоритмы на Python ДМК-Пресс

3 155

Внедрение Splunk 7 ДМК-Пресс

3 155

Элегантный SciPy ДМК-Пресс

3 155

Вероятностные графовые модели. Принципы и приложения ДМК-Пресс

3 398

Введение в автоматизированное машинное обучение (AutoML) ДМК-Пресс

3 640

Анализ и визуализация данных в Yandex DataLens. Подробное руководство. От новичка до эксперта ДМК-Пресс

3 640

Kafka в действии ДМК-Пресс

3 640

Как сделать заказ:

Нажмите кнопку «В магазин».
На сайте интернет-магазина оформите заказ.
Ожидайте товар (скорость доставки впечатляет).

Заказывая товар через наш сайт вы можете быть уверены в том, что товар будет качественным и доставка будет в срок.

Более 1 000 000 покупателей уже воспользовались нашим сервисом.

Оцените нас — сделайте заказ прямо сейчас!

Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О ДМК-Пресс

Характеристики

Рекомендуем

Интеллектуальные транспортные системы ДМК-Пресс

Построение систем машинного обучения на языке Python ДМК-Пресс

Изучаем pandas. Высокопроизводительная обработка и анализ в Python ДМК-Пресс

Визуализация данных с помощью ggplot2 ДМК-Пресс

Глубокое обучение в биологии и медицине ДМК-Пресс

Сбор данных в Интернете на языке R ДМК-Пресс

Потоковая обработка данных с Apache Flink ДМК-Пресс

Обучение с подкреплением на PyTorch. Сборник рецептов. Свыше 60 рецептов проектирования, разработки ДМК-Пресс

Статистический анализ и визуализация данных с помощью R ДМК-Пресс

Логистическая регрессия ДМК-Пресс

GPT-3. Руководство по использованию API Open AI ДМК-Пресс

Разработка конвейеров машинного обучения. Автоматизация жизненных циклов модели с помощью TensorFlow ДМК-Пресс

Анализ данных при помощи Microsoft Power BI и Power Pivot для Excel ДМК-Пресс

Машинное обучение и безопасность. Защита систем с помощью данных и алгоритмов ДМК-Пресс

Анализ сетей (графов) в среде R. Руководство пользователя ДМК-Пресс

Новинки

Графовые алгоритмы. Практическая реализация на платформах Apache Spark и Neo4j ДМК-Пресс

Анализ социальных медиа на Python ДМК-Пресс

Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python ДМК-Пресс

Анализируем данные в Microsoft Power BI. Подготовка к экзамену DA-100 ДМК-Пресс

GPT-3: программирование на Python в примерах ДМК-Пресс

Объяснимые модели искусственного интеллекта на Python. Модель искусственного интеллекта ДМК-Пресс

Инженерия машинного обучения ДМК-Пресс

Генетические алгоритмы на Python ДМК-Пресс

Рекомендательные системы на практике ДМК-Пресс

Внедрение Splunk 7 ДМК-Пресс

Элегантный SciPy ДМК-Пресс

Вероятностные графовые модели. Принципы и приложения ДМК-Пресс

Введение в автоматизированное машинное обучение (AutoML) ДМК-Пресс

Анализ и визуализация данных в Yandex DataLens. Подробное руководство. От новичка до эксперта ДМК-Пресс

Kafka в действии ДМК-Пресс

Как сделать заказ: