Добавить в избранное
Форум
Правила сайта "Мир Книг"
Группа в Вконтакте
Подписка на книги
Правообладателям
Найти книгу:
Навигация
Вход на сайт
Регистрация



Реклама



Название: Learning Genetic Algorithms with Python: Empower the Performance of Machine Learning and AI Models with the Capabilities of a Powerful Search Algorithm
Автор: Ivan Gridin
Издательство: BPB Publications
Год: 2021
Формат: ePUB, PDF
Страниц: 433
Размер: 12,1 Mb
Язык: English

Genetic algorithms are one of the most straightforward and powerful techniques used in machine learning. This book 'Learning Genetic Algorithms with Python' guides the reader right from the basics of genetic algorithms to its real practical implementation in production environments.
Each of the chapters gives the reader an intuitive understanding of each concept. You will learn how to build a genetic algorithm from scratch and implement it in real-life problems. Covered with practical illustrated examples, you will learn to design and choose the best model architecture for the particular tasks. Cutting edge examples like radar and football manager problem statements, you will learn to solve high-dimensional big data challenges with ways of optimizing genetic algorithms.

KEY FEATURES

● Complete coverage on practical implementation of genetic algorithms.
● Intuitive explanations and visualizations supply theoretical concepts.
● Added examples and use-cases on the performance of genetic algorithms.
● Use of Python libraries and a niche coverage on the performance optimization of genetic algorithms.









НЕ РАБОТАЕТ TURBOBIT.NET? ЕСТЬ РЕШЕНИЕ, ЖМИ СЮДА!





Автор: vitvikvas 19-09-2021, 09:41 | Напечатать | СООБЩИТЬ ОБ ОШИБКЕ ИЛИ НЕ РАБОЧЕЙ ССЫЛКЕ
 
Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь.





С этой публикацией часто скачивают:
    {related-news}

Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.





 MyMirKnig.ru  ©2019     При использовании материалов библиотеки обязательна обратная активная ссылка    Политика конфиденциальности