Na styku matematyki i informatyki

Uczenie maszynowe (ML) i sztuczna inteligencja (AI). Obok komputerów kwantowych to dwa g

Osoby które kupowały "Uczenie maszynowe. Elementy matematyki w analizie danych", wybierały także:

• Data Science w Pythonie. Kurs video. Algorytmy uczenia maszynowego 199,00 zł, (59,70 zł -70%)
• Data Science w Pythonie. Kurs video. Przetwarzanie i analiza danych 149,00 zł, (67,05 zł -55%)
• Zaawansowane techniki przetwarzania j 89,00 zł, (44,50 zł -50%)
• TinyML. Wykorzystanie TensorFlow Lite do uczenia maszynowego na Arduino i innych mikrokontrolerach 99,00 zł, (49,50 zł -50%)
• Matematyka dyskretna dla praktyk 69,00 zł, (34,50 zł -50%)

Spis treści

Uczenie maszynowe. Elementy matematyki w analizie danych eBook -- spis treści

Od autora

ROZDZIAŁ 1. Liniowe zależności danych

• Kowariancja
• Współczynnik korelacji
• Regresja liniowa
• Co dalej?
• Bibliografia

ROZDZIAŁ 2. Wnioskowanie bayesowskie

• Twierdzenie Bayesa
• Naiwny klasyfikator bayesowski
• Co dalej?
• Bibliografia

ROZDZIAŁ 3. Czynniki wpływające na wyniki modelu

• Propensity score matching
• Shapley value
• Co dalej?
• Bibliografia

ROZDZIAŁ 4. Detekcja anomalii

• Detekcja anomalii za pomocą z-score
• Detekcja anomalii za pomocą algorytmów klastrujących
• Algorytm Isolation Forest
• Co dalej?
• Bibliografia

ROZDZIAŁ 5. Ewaluacja modeli

• Ewaluacja modeli klasyfikacji
• Ewaluacja modeli regresji
• Co dalej?
• Bibliografia

Zakończenie