Пројектовање система машинског учења
Данас је машинско учење главни практични алат за примену вештачке интелигенције. Књига, заснована на курсу Станфорда, није ограничена на анализу специфичних библиотека, већ описује приступ високог нивоа развоју система машинског учења који поједностављује њихову подршку и развој и омогућава избегавање прекомерног тренирања и изобличења резултата. Објашњава како учинити нови систем машинског учења или неуронску мрежу поузданом, репрезентативном и проширивом, као и како…
Данас је машинско учење главни практични алат за примену вештачке интелигенције. Књига, заснована на курсу Станфорда, није ограничена на анализу специфичних библиотека, већ описује приступ високог нивоа развоју система машинског учења који поједностављује њихову подршку и развој и омогућава избегавање прекомерног тренирања и изобличења резултата. Објашњава како учинити нови систем машинског учења или неуронску мрежу поузданим, репрезентативним и проширивим, као и квалитативно побољшати постојеће системе. Такође показује како одабрати библиотеке и алгоритме узимајући у обзир расположиви скуп података и тренутне пословне захтеве, конструисати функције и пратити метрике. Књига је намењена програмерима и стручњацима за науку о подацима.
У онлајн продавници су доступне следеће опције плаћања:
- Готовина или банковна картица приликом преузимања.
- Банковном картицом онлајн.
Информације ће се појавити касније
