Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i PyTorch. Koncepcje narzędzia i techniki konstruowania inteligentnych systemów

UCZENIE MASZYNOWE Z UŻYCIEM SCIKIT-LEARN I PYTORCH Odkryj fascynujący świat uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, które dziś rewolucjonizują niemal każdą dziedzinę przemysłu. Od inteligentnych asystentów po autonomiczne pojazdy, algorytmy ML przekształcają sposób w jaki żyjemy i pracujemy. Ta kompleksowa publikacja stanowi niezastąpiony przewodnik po najnowszych technikach uczenia maszynowego, łącząc teoretyczne fundamenty z praktyczną implementacją przy użyciu dwóch najpopularniejszych narzędzi w świecie data science: Scikit-Learn oraz PyTorch. • Kompletny projekt ML od przygotowania danych po wdrożenie gotowego modelu • Klasyczne algorytmy uczenia maszynowego z szczegółowymi wyjaśnieniami ich działania • Sieci neuronowe w PyTorch od podstawowych perceptronów po zaawansowane architektury • CNN do widzenia komputerowego oraz wykrywania obiektów na obrazach • Transformatory do NLP architektura stojąca za nowoczesnymi asystentami AI • Uczenie przez wzmacnianie i generatywne modele sztucznej inteligencji • Transfer learning, kwantyzacja oraz techniki przyspieszania modeli • Praktyczne notatniki Jupyter gotowe do uruchomienia w Google Colab Ta wyjątkowa pozycja została podzielona na dwie główne części, które systematycznie prowadzą czytelnika przez kolejne etapy zdobywania wiedzy. Pierwsza sekcja obejmuje fundamenty uczenia maszynowego, prezentując kompletny proces tworzenia projektu ML: od przygotowania i czyszczenia danych, przez dobór odpowiedniego modelu i jego trenowanie, aż po ewaluację i optymalizację wyników. Czytelnik poznaje algorytmy klasyfikacji i regresji, drzewa decyzyjne oraz lasy losowe, a także techniki redukcji wymiarowości umożliwiające efektywniejszą pracę z dużymi zbiorami danych. Druga część publikacji przenosi czytelnika w świat sieci neuronowych i uczenia głębokiego, koncentrując się na implementacji w bibliotece PyTorch. Rozpoczynając od podstawowych perceptronów, poprzez sieci splotowe wykorzystywane w widzeniu komputerowym, sieci rekurencyjne doskonale sprawdzające się w przetwarzaniu sekwencji tekstowych, aż po nowoczesne transformatory architekturę która zrewolucjonizowała przetwarzanie języka naturalnego i leży u podstaw współczesnych asystentów AI. Każdy rozdział zawiera liczne przykłady kodu oraz praktyczne ćwiczenia w formie notatników Jupyter, które można bezpośrednio uruchomić w środowisku Google Colab, co pozwala na natychmiastowe przetestowanie omawianych koncepcji. Książka została napisana przez Aureliena Gerona, doświadczonego inżyniera uczenia maszynowego pracującego w Amazon AGI, którego praktyczne doświadczenie w branży gwarantuje, że prezentowane treści odpowiadają rzeczywistym potrzebom rynku pracy. Publikacja ta jest polecana przez czołowych ekspertów z branży jako praktyczny przewodnik łączący teoretyczne podstawy z konkretną implementacją w Scikit-Learn i PyTorch. Recenzenci doceniają, że Geron trafia w sedno problemu prezentując implementacje, które uczą koncepcji poprzez praktyczne zastosowanie, równoważąc wiedzę teoretyczną z umiejętnościami wdrożeniowymi. Pozycja ta stanowi prawdziwą biblię dla każdego, kto chce rozpocząć lub rozwinąć swoją karierę w dziedzinie uczenia maszynowego. Niezależnie od tego, czy jesteś studentem stawiającym pierwsze kroki w świecie AI, doświadczonym programistą chcącym rozszerzyć swoje kompetencje, czy menedżerem projektów IT szukającym zrozumiałego wprowadzenia w tematykę, ta publikacja dostarczy Ci wiedzy i narzędzi niezbędnych do konstruowania inteligentnych systemów. Połączenie najpopularniejszych bibliotek: Scikit-Learn dla klasycznego uczenia maszynowego oraz PyTorch dla uczenia głębokiego sprawia, że czytelnik zyskuje kompletny zestaw umiejętności potrzebny do pracy z nowoczesnymi rozwiązaniami AI. Wydawnictwo Helion, wiodący polski wydawca literatury technicznej, prezentuje tę pozycję w twardej oprawie broszurowej o wymiarach 165x235 mm. Książka liczy 816 stron i stanowi najbardziej aktualne wydanie omawiające najnowsze trendy i technologie w dziedzinie uczenia maszynowego. Format i układ treści został zaprojektowany tak, aby maksymalnie ułatwić naukę i referenciaowanie podczas pracy nad własnymi projektami. CARUNO-2026-08-06-20:53:34