Uczenie maszynowe z technologiami Microsoft: Wybór odpowiedniej architektury i narzędzi dla projektu

Opinie czytelników

Obecnie brak opinii czytelników. Ocena opiera się na 7 głosach.

Oryginalny tytuł:

Machine Learning with Microsoft Technologies: Selecting the Right Architecture and Tools for Your Project

Zawartość książki:

Część I: Pierwsze kroki

Rozdział 1: Wprowadzenie do uczenia maszynowego

Rozdział 2: Wprowadzenie do R

Rozdział 3: Wprowadzenie do Python

Rozdział 4: Wizualizacja R w Power BI

Część II: Machine Learning with R and Power BI

Rozdział 5: Zrozumienie biznesowe

Rozdział 6: Data Wrangling for Predictive Analysis

Rozdział 7: Analiza predykcyjna w Power Query z R

Rozdział 8: Analiza opisowa w Power Query z R

Część III: Machine Learning SQL Server

Rozdział 9: Używanie R z SQL Server 2016 i2017

Część IV: Uczenie maszynowe w Azure

Rozdział 10:Azure DataBricks

Rozdział 11: R w Azure Data Lake

Rozdział 12: Azure Machine Learning Studio

Rozdział 13: Uczenie maszynowe w Azure Stream Analytics

Rozdział 14: Azure Machine Learning (ML) Workbench

Rozdział 15: Uczenie maszynowe w HDInsight

Rozdział 16:Data Science Virtual Machine i AI Framework

Rozdział 17: Narzędzia głębokiego uczenia z Cognitive Toolkit (CNTK)

Część V:Wirtualna maszyna do nauki o danych

Rozdział 18: Cognitive Service Toolkit

Rozdział 19: Bot Framework

Rozdział 20:Przegląd narzędzi do uczenia maszynowego firmy Microsoft