Matematyka w uczeniu maszynowym » książka
Matematyka w uczeniu maszynowym
ISBN-13: 9788328933255 / Polski / broszurowa / 2026 / 592 str.
Matematyka w uczeniu maszynowym. Opanuj algebrę liniową, rachunek różniczkowy i całkowy oraz rachunek prawdopodobieństwaUczenie maszynowe jest powszechnie stosowane w aplikacjach, jednak szczegóły związane z aspektami teoretycznymi bywają zaniedbywane. Często wynika to z braku swobody w posługiwaniu się matematyką. Tymczasem bez solidnych podstaw w tym zakresie nie można mówić o profesjonalnym podejściu do uczenia maszynowego.Dzięki tej książce poznasz najważniejsze dziedziny matematyki algebrę liniową, rachunek różniczkowy i całkowy, a także teorię prawdopodobieństwa niezbędne do opanowania zaawansowanych koncepcji w uczeniu maszynowym. Poszczególne zagadnienia przedstawiono z wyjątkową przejrzystością i w uporządkowany sposób. W książce powiązano teorię z praktyką: koncepcje matematyczne zostały bezpośrednio zastosowane w przykładach z zakresu uczenia maszynowego, zaimplementowanych w Pythonie. Wiedza uzyskana w toku lektury będzie przydatna na przykład w trenowaniu modeli uczenia maszynowego metodą spadku gradientu czy w pracy z wektorami, macierzami i tablicami wielowymiarowymi.W książce znajdziesz najważniejsze koncepcje i zasady z dziedziny:algebry liniowej, w tym macierze, wartości własne i rozkładyrachunku różniczkowego i całkowego, w tym różniczkowanie i całkowaniezłożonych technik analizy wielu zmiennychteorii prawdopodobieństwa, w tym rozkłady, twierdzenie Bayesa i entropięW każdej wiedzy jest tyle prawdy, ile jest w niej matematyki!Immanuel Kant
Matematyka w uczeniu maszynowym. Opanuj algebrę liniową, rachunek różniczkowy i całkowy oraz rachunek prawdopodobieństwaUczenie maszynowe jest powszechnie stosowane w aplikacjach, jednak szczegóły związane z aspektami teoretycznymi bywają zaniedbywane. Często wynika to z braku swobody w posługiwaniu się matematyką. Tymczasem bez solidnych podstaw w tym zakresie nie można mówić o profesjonalnym podejściu do uczenia maszynowego.Dzięki tej książce poznasz najważniejsze dziedziny matematyki algebrę liniową, rachunek różniczkowy i całkowy, a także teorię prawdopodobieństwa niezbędne do opanowania zaawansowanych koncepcji w uczeniu maszynowym. Poszczególne zagadnienia przedstawiono z wyjątkową przejrzystością i w uporządkowany sposób. W książce powiązano teorię z praktyką: koncepcje matematyczne zostały bezpośrednio zastosowane w przykładach z zakresu uczenia maszynowego, zaimplementowanych w Pythonie. Wiedza uzyskana w toku lektury będzie przydatna na przykład w trenowaniu modeli uczenia maszynowego metodą spadku gradientu czy w pracy z wektorami, macierzami i tablicami wielowymiarowymi.W książce znajdziesz najważniejsze koncepcje i zasady z dziedziny:algebry liniowej, w tym macierze, wartości własne i rozkładyrachunku różniczkowego i całkowego, w tym różniczkowanie i całkowaniezłożonych technik analizy wielu zmiennychteorii prawdopodobieństwa, w tym rozkłady, twierdzenie Bayesa i entropięW każdej wiedzy jest tyle prawdy, ile jest w niej matematyki!Immanuel Kant
Czytaj nas na:
KrainaKsiazek.PL - Księgarnia Internetowa
