Kirill Kolodiazhnyi (autor)
Ova knjiga, čiji je autor iskusni softverski inženjer sa dugogodišnjim iskustvom u industriji, objašnjava osnove mašinskog učenja i prikazuje načine primena C++ biblioteka za izradu modela nadgledanog i nenadgledanog učenja.
Steći ćete praktično iskustvo u podešavanju i optimizaciji modela za različite namene, što vam omogućava da efikasno birate odgovarajuće modele i merite njihove performanse. U knjizi su detaljno objašnjene tehnike kao što su preporučivanje proizvoda, ansambl učenje, detekcija anomalija, analiza osećanja i prepoznavanje objekata, uz primenu savremenih C++ biblioteka. Takođe ćete naučiti
da rešavate izazove prilikom implementacije modela na mobilnim platformama i saznate kako format modela ONNX olakšava taj proces.
Ovo izdanje je unapređeno važnim temama, među kojima su primena analize osećanja kroz učenje prenosom znanja i modeli zasnovani na transformatorima, kao i praćenje i vizuelizacija eksperimenata mašinskog učenja pomoću alata MLflow. U dodatnom poglavlju objašnjena je upotreba biblioteke Optune za izbor hiperparametara. Deo posvećen implementaciji modela na mobilnim platformama sada sadrži detaljno objašnjenje prepoznavanja objekata u realnom vremenu na Android sistemu pomoću C++ programskog jezika.
Kada pročitate ovu knjigu o mašinskom učenju i programskom jeziku C++, steći ćete praktično znanje iz oblasti mašinskog učenja i veštinu korišćenja jezika C++ za razvoj naprednih sistema mašinskog učenja.
Ostali naslovi koji sadrže ključne reči: C++
Ostali naslovi iz oblasti: Programiranje
Izdavač: Kompjuter biblioteka; 2025; Broširani povez; latinica; 24 cm; 514 str.; 9788673106106;
