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OFFERTA DEL GIORNO

La collezione dei bronzi del Museo Civico Medievale di Bologna

San Casciano V. P., 2017; br., pp. 402, tavv. col., cm 21,5x30.

prezzo di copertina: € 150.00

La collezione dei bronzi del Museo Civico Medievale di Bologna

Costo totale: € 150.00 € 500.00 aggiungi al carrello carrello

Libri compresi nell'offerta:

La collezione dei bronzi del Museo Civico Medievale di Bologna

San Casciano V. P., 2017; br., pp. 402, tavv. col., cm 21,5x30.

OMAGGIO (prezzo di copertina: € 150.00)

La collezione dei bronzi del Museo Civico Medievale di Bologna

Repertorio della Scultura Fiorentina del Cinquecento

A cura di Pratesi G.
Biografie a cura di Nicoletta Pons.
Torino, 2003; 3 voll., ril. in cofanetto, pp. 795, ill., cm 21x30,5.
(Archivi di Arte Antica).

OMAGGIO (prezzo di copertina: € 350.00)

Repertorio della Scultura Fiorentina del Cinquecento

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Machine learning con Python. Costruire algoritmi per generare conoscenza

Apogeo

Milano, 2020; br., pp. 624, cm 17,5x24,5.
(Guida Completa).

collana: Guida Completa

ISBN: 88-503-3524-5 - EAN13: 9788850335244

Testo in: testo in  italiano  

Peso: 1.094 kg


Conoscenza e informazioni sono oggi valori fondamentali e per questo elaborare il magma di dati disponibili è una sfida affascinante e imprescindibile. Il machine learning è la risposta: grazie ai suoi algoritmi è infatti possibile creare macchine in grado di apprendere in modo automatico e rispondere alle domande chiave per il successo. Questa edizione accompagna nel mondo dell'apprendimento automatico e mostra come Python sia il linguaggio di programmazione ideale per costruire algoritmi sofisticati in grado di interrogare i dati e recuperare preziosi insight. Viene spiegato l'utilizzo di librerie dedicate - tra cui l'ultimo aggiornamento di scikit-learn - applicate in ambiti come la selezione e la compressione dei dati, l'analisi del linguaggio naturale, l'elaborazione di previsioni, il riconoscimento delle immagini, e viene dato spazio a due tecniche di machine learning all'avanguardia: il reinforcement learning e le reti generative avversarie (GAN). L'approccio è pragmatico: tutti i concetti sono accompagnati da esempi di codice e tutorial passo-passo. La lettura è consigliata a chi ha già alle spalle qualche studio teorico nel campo del machine learning oltre a una buona conoscenza di programmazione in Python.

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design e realizzazione: Vincent Wolterbeek / analisi e programmazione: Rocco Barisci