Értékelés:
Jelenleg nincsenek olvasói vélemények. Az értékelés 2 olvasói szavazat alapján történt.
Machine Learning: The Ultimate Beginner's Guide to Machine Learning
Készen áll arra, hogy kihasználja a gépi tanulás erejét? Nos, először ezt az alapelméletet kell átnéznie
Mi lenne, ha a gépi tanulásról tanulhatna anélkül, hogy bármilyen kódolási tapasztalatra vagy előzetes tudásra lenne szüksége?
Képzelje el, hogy a LinkedIn profiljához hozzáadja a "gépi tanulás" szót, és valóban képes lesz használni az adatok rendezésére
A többszörös bestseller informatikai és matematikai szerző, Edward Mize bemutatja a gépi tanulás tökéletes bevezetését minden kezdő számára. Könyveivel és havonta több tízezer olvasót fogadó blogjával Edward összeállította a legpraktikusabb és legmagasabb szintű bevezetést a gépi tanulásban található összetevők és statisztikai fogalmakhoz. Jól ismert és hihetetlenül népszerű arról, hogy képes az összetett témákat könnyen érthető módon megtanítani, így nem lesz gondja ezeknek a közérthető magyarázatoknak a megértésével.
Szeretné megismerni és alkalmazni a gépi tanulást, de nem tudja, hol kezdje?
Szeretné elsajátítani az alapokat, hogy aztán mélyebben beleássa magát a gépi tanulásba?
Vagy ha vonzónak tűnik az ötlet, hogy a gépi tanulást otthon, egyszerűen és érdekesen fedezd fel...
AKKOR EZ A KÖNYV NEKED SZÓL
Ebben a könyvben a következőket kapod:
⬤ A gépi tanulás alapjainak átfogó ismertetése, amelyet minden kezdőnek ismernie, értenie és elsajátítania kell (egyszerű, bárki számára érthető nyelven elmagyarázva).
⬤ Tisztázott magyarázatok és vizuális ábrázolások minden tanított fogalomról, például a döntési fákról.
⬤ Egy bevezetés a gépi tanulás különböző fogalmaiba, mint például az asszociációs elemzés, az ajánlórendszerek, a regresszióelemzés, az adatcsökkentés és még sok más.
⬤ Edward személyes e-mail címe a korlátlan ügyfélszolgálathoz, ha bármilyen kérdése van.
⬤ És még sok minden más...
Nos, mire vársz még? Szerezze meg példányát még ma az oldal tetején található VÁSÁRLÁS gombra kattintva
© Book1 Group - minden jog fenntartva.
Az oldal tartalma sem részben, sem egészben nem másolható és nem használható fel a tulajdonos írásos engedélye nélkül.
Utolsó módosítás időpontja: 2024.11.13 21:05 (GMT)