Working with Data and AI Bundle
Paket Detayları
Data Science Algorithms in a Week
7 gün içinde makine öğrenimi algoritmalarının güçlü bir temelini oluşturun.
Ana Özellikler
- Bu özlü, anlaşılır kılavuzda veri bilimi ihtiyaçlarınız için yedi algoritmayı tanıyın
- Çeşitli veri bilimi algoritmalarının ne zaman ve nerede kullanılacağını öğrenerek temel bilgilere güvendiğinizden emin olun
- Makine öğrenimi algoritmalarını sadece 7 günlük bir sürede kullanmayı öğrenin
Kitap açıklaması
Makine öğrenimi uygulamaları son derece otomatiktir ve kendi kendini değiştirir ve daha fazla veriyle öğrendikçe insan müdahalesiyle zaman içinde gelişmeye devam eder. Çeşitli gerçek dünya veri problemlerinin karmaşık doğasını ele almak için, bu sorunları mükemmel bir şekilde çözen özel makine öğrenme algoritmaları geliştirilmiştir. Veri bilimi, algoritmik ve istatistiksel analiz yoluyla mevcut verilerden yeni bilgiler edinmenize yardımcı olur.
Bu kitap, doğru ve verimli veri sınıflandırması ve tahmini ile ilgili sorunları ele alacaktır. 7 gün boyunca, makine öğreniminin farklı yönlerini öğrenmenize yardımcı olacak egzersizlerle birlikte yedi algoritmaya tanıtılacaksınız. Büyük veri kümeleri için optimize etmek ve sınıflandırmak üzere verilerinizi nasıl önceden kümeleyeceğinizi göreceksiniz. Daha sonra, veri kümelerinizdeki mevcut eğilimlere dayalı olarak verileri nasıl tahmin edeceğinizi öğreneceksiniz.
Bu kitap k-En Yakın Komşular, Naif Bayes, Karar Ağaçları, Rastgele Orman, k-Ortalamalar, Regresyon ve Zaman serileri gibi algoritmaları kapsar. Kitabın tamamlanmasından sonra, hangi makine öğrenme algoritmasının kümeleme, sınıflandırma veya regresyon için seçileceğini ve hangisinin sorununuza en uygun olduğunu anlayacaksınız.
Ne öğreneceksin
- Karmaşık sorunları çözmek için doğruluk elde etmek amacıyla Naive Bayes, Karar Ağaçları ve Rastgele Ormanı kullanarak nasıl sınıflandıracağınızı öğrenin
- Bir veri bilimi problemini doğru bir şekilde tanımlayın ve Regresyon ve Zaman serilerini kullanarak uygun bir tahmin çözümü tasarlayın
- K-Ortalamalar algoritmasını kullanarak verilerin nasıl kümeleneceğini görün
- Python ve R dillerinde algoritmaları verimli bir şekilde nasıl uygulayacağınızı öğrenin
Bu kitap kimler içindir
Bu kitap, Python'u bilen ve bir istatistik geçmişi olan aday veri bilimi uzmanları içindir. Şu anda bir veya iki veri bilimi algoritması uygulayan ve beceri setlerini genişletmek için daha fazla bilgi edinmek isteyen geliştiriciler için idealdir.
e-Kitap Detayları
Bu Paket Hakkında
Yepyeni Verilerle Çalışma ve Yapay Zeka Paketi ile temel makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmaları konusunda bilgi edinin.
18 yeni paket içeren bu sezgisel 20 e-Kitap koleksiyonunda, güçlü, doğru ve gerçek zamanlı Computer Vision uygulamaları oluşturmak için beceri ve bilgi kazanmanın yanı sıra, OpenCV 4'ün tam potansiyeli ve çok daha fazlası!
Veri ve Yapay Zeka Paketi ile Çalışma Seviyesi Birini seçin ve Python ile doğal dil işlemeyi kullanma, Keras 2.x kullanarak Derin Öğrenme ve sinir ağı metodolojilerinin temellerini öğrenme ve çok daha fazlası gibi konulara odaklanan beş e-Kitap elde edersiniz. .
OpenCV 4 için Makine Öğrenimi ile, yararlı ipuçları ve en iyi uygulamalar aracılığıyla yüksek performanslı makine öğrenimi modellerini uygulama becerilerinin yanı sıra, görüntü işleme ve makine öğrenimi ve derin öğrenmenin arkasındaki teoriyi keşfetmek için temel makine öğrenimi kavramlarını anlama becerisi kazanacaksınız. algoritma tasarımı.
Bu koleksiyonun İkinci Kademe geçmeye karar verirseniz, Katman Beş'in içeriğine ek beş e-Kitap ile birlikte daha fazla bilgi verilir - Python programlama ve görüntü işlemede arka planı olanlar için ideal olan uygulamalı kılavuzlara büyük önem verilir. uygulamalarını oluşturmak ve özelleştirmek için Computer Vision algoritmalarını öğrenmek istemektedir.
TensorFlow 2 ile Uygulamalı Bilgisayarla Görme, TensorFlow 2 ve Keras ile kendi derin sinir ağlarınızı nasıl oluşturacağınızı, eğiteceğinizi ve sunacağınızı keşfetmenize ve nesne algılama ve video analizi gibi çok çeşitli uygulamalara modern çözümler uygulamanıza olanak tanır. Bu, kendi kendini süren otomobiller ve yüz duygu tanıma sistemleri geliştirmedeki sorunların üstesinden gelmek ve transfer öğrenimi, GAN'lar ve alan adı uyarlaması ile uygulamanızın performansını artırmak isteyenler için kolay bir kılavuzdur.
Daha da iyisi, Verilerle Çalışma ve Yapay Zeka Paketi'nin Üçüncü Seviyesini seçerseniz, bu fantastik koleksiyonun sunduğu 20 e-Kitabı da alacaksınız. Bu katman, Java ve Python ile işlerken becerilerinizi büyük ölçüde geliştirecek ve OpenCV 4'ün tüm potansiyelini ortaya çıkaracaktır.
Python ile Uygulamalı Görüntü İşleme, Bilgisayar Görme Mühendisleri ve makine öğrenimi geliştiricileri için mükemmeldir ve görüntü işleme için denetimli / denetimsiz makine öğrenme algoritmaları uygulamak ve görüntü sınıflandırma, segmentasyon için derin öğrenme modelleri kullanmak için Python kodu yazma konusunda fikir verir. nesne algılama ve stil aktarımı.
Ayrıca CNN'ler ve RNN'ler gibi güçlü derin öğrenme mimarileri ile NLP modellerinizi artırmanıza yardımcı olacak Python ile Uygulamalı Doğal Dil İşleme de vardır. Aritmetik işlemleri gerçekleştirmek için kelimeleri vektörlerle vektörlere nasıl dönüştüreceğinizi anlayacaksınız, ayrıca tweet ve haberlerin sınıflandırılmasını tespit etmek için derin bir öğrenme modeli eğiteceksiniz.
Bu pakette bulunan tüm e-Kitaplar EPUB, MOBI ve PDF formatlarında mevcuttur.