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| 作者：
Patrick Hall, James Curtis, Parul Pandey |
價格：
780 |
書號：
A756 |
「作者完美呈現監管單位觀點、風險管理、可解釋性與其他諸多主題的概觀，同時提供實務建議與程式碼範例。」
—Christoph Molnar
Interpretable Machine Learning作者
「使用獨特戰術處理方式，解決ML系統風險，讓本書脫穎而出。透過細微差異的處理降低ML風險，為讀者提供寶貴資源，...
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| 作者：
魯偉 |
價格：
580 |
書號：
ACD023000 |
進行機器學習的開發時，精通相關數學理論是關鍵的基礎。本書基於對所有機器學習演算法的系統分類，詳細介紹了監督學習單模型、監督學習集成模型、無監督學習模型、概率模型等四大類共26個經典演算法，並進行詳細的公式推導和程式碼實現。旨在協助讀者充分了解演算法細節、實現方法和內在邏輯。
本書適合數理基礎扎實的初學者，也適合深入學...
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| 作者：
Paris and Mars Buttfield-Addison, Tim Nugent & Jon Manning |
價格：
680 |
書號：
A715 |
「在資料需求很高但可存取資料稀少的時代，建立逼真的模擬環境以產生更強大的研究和ML應用程式將比以往任何時候都更加重要。本書對於機器學習和Unity開發人員來說是進入該領域的最佳途徑。」
—Dominic Monn
機器學習工程師
模擬和合成將是人工智慧和機器學習的未來核心。想像一下，程式設計師、資料科學家和機器學...
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| 機器學習入門：使用Scikit-Learn與TensorFlow(電子書) |
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| 作者：
黃建庭 |
價格：
420 |
書號：
IEL025700 |
◎從機器學習的基礎知識開始，逐步建構相關的延伸應用。
◎以經典範例搭配步驟化解說，帶領讀者掌握應用的訣竅！
．使用Kaggle網站的資料集，讀者可以透過本書所提供連結或關鍵字搜尋下載。
．使用Pandas與Numpy處理與分析資料。
．以Scikit-L...
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| 機器學習入門：使用Scikit-Learn與TensorFlow |
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| 作者：
黃建庭 |
價格：
420 |
書號：
AEL025700 |
◎從機器學習的基礎知識開始，逐步建構相關的延伸應用。
◎以經典範例搭配步驟化解說，帶領讀者掌握應用的訣竅！
．使用Kaggle網站的資料集，讀者可以透過本書所提供連結或關鍵字搜尋下載。
．使用Pandas與Numpy處理與分析資料。
．以Scikit-L...
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| 作者：
Valliappa Lakshmanan, Sara Robinson, Michael Munn |
價格：
680 |
書號：
A665 |
資料準備、模型建構與MLOps常見挑戰的解決方案
「本書提供了豐富的範例，如果你是資料科學家或ML工程師，而且想要了解如何使用行之有效的解決方案來處理複雜的ML問題，你一定要看這本書。」
—David Kanter
ML Commons執行長
「如果你想在建構ML解決方案的過程中減少傷害、碰撞和磨擦，Lak...
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| 作者：
有賀康顕、中山心太、西林孝 |
價格：
580 |
書號：
A576 |
本書是專為想要將機器學習實際應用在工作上的讀者所寫的書，說明如何在職場上應用機器學習與資料分析的工具。
透過本書，您可以了解：
．如何啟動機器學習的專案
．如何讓機器學習與現存的系統互動
．如何收集機器學習的資料
．如何建立假設與分析
．機器學習的基礎知識
．分門別類介紹機器學習演算法的各種特徵
．以阻...
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| 作者：
大関真之 |
價格：
380 |
書號：
ACD015500 |
用最親切的方式，告訴你機器學習到底是在學什麼
．日本IT技術書部門大賞2018年得獎作品
．以輕鬆有趣的對話方式進行，沒有艱澀難懂的文字
．用生活化的譬喻解說機器學習的原理
．簡單易懂的插圖解說，非專業人士也能藉由本書理解機器學習
機器學習正處於不斷演化的階段，本書將介紹玻爾茲曼機器學習與深度學習。什麼是...
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