Uczenie maszynowe

Uczenie maszynowe w aplikacjach. Projektowanie, budowa i wdrażanie

Emmanuel Ameisen

Uczenie maszynowe w C#. Szybkie, sprytne i solidne aplikacje

Matt R. Cole

Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV

Brett Lantz

Uczenie maszynowe w Pythonie dla każdego

Mark Fenner

Uczenie maszynowe w Pythonie. Leksykon kieszonkowy

Matt Harrison

Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury

Chris Albon

Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. Wydanie II

Uczenie maszynowe z językiem JavaScript. Rozwiązywanie złożonych problemów

Burak Kanber

Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow

Aurélien Géron

Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow. Wydanie II

Aurélien Géron

Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. Wydanie III

Aurélien Géron

Umiejętności analityczne w pracy z danymi i sztuczną inteligencją. Wykorzystywanie najnowszych technologii w rozwijaniu przedsiębiorstwa

Daniel Vaughan

Unity Artificial Intelligence Programming. Add powerful, believable, and fun AI entities in your game with the power of Unity - Fifth Edition

Dr. Davide Aversa

Windows Server 2016 Hyper-V Cookbook. Save time and resources by getting to know the best practices and intelligence from industry experts - Second Edition

Charbel Nemnom, Patrick Lownds, Leandro Carvalho

Wnioskowanie i związki przyczynowe w Pythonie. Nowoczesne uczenie maszynowe z wykorzystaniem bibliotek DoWhy, EconML, PyTorch i nie tylko

Aleksander Molak

Wnioskowanie przyczynowe w Pythonie. Praktyczne wykorzystanie w branży technologicznej

Matheus Facure