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機器學習數據應用開發
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2022/04/02
A-Life|使用Python實作人工生命模型
這是一本為了讓對使用電腦設計生命感興趣的人,可以輕鬆閱讀,而努力撰寫的書籍。
基於這一點,這本書是寫給想使用ALife塑造人物角色或場景的遊戲設計師,以及希望增廣自我創造力的創意人員,而非原本就對「生命是什麼?」十分關切的自然科學研究者、工程師、致力ALife研究的學生。當你讀完這本書,應該可以從人工生命的角度,掌握現代科技的觀點。
ALife也能運用在使用人工智慧的機器學習技術上,因此,對於人工智慧有興趣,或已經在運用AI的人而言,應該可以成為激發靈感或創意廣度的契機。
本書使用了在人工智慧領域經常運用的Python語言。書中附上了執行ALife的程式碼。只要具備基礎的程式程式設計技能,就能理解本書的實作。
看更多書籍介紹:
http://books.gotop.com.tw/v_A597
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06/26 13:22
【PPA開幕慶】活動期間首購單筆滿千以上送100元Line Points點數
活動期間:2024/7/9 11:00- 2024/8/5 23:59
活動說明:活動期間首次於104課程中心付費購買「PPA (PressPlay Academy) 上架課程」,單筆滿$1,000以上 ( 若有使用任何折扣碼優惠,結帳金額於扣除優惠後須超過$1,000以上,且不累計贈送。) 即可獲贈100元Line Points點數回饋。
【開幕推薦】
https://nabi.104.com.tw/event/ppa-grand-opening/
【看更多課程】
https://nabi.104.com.tw/course/ppa
活動注意事項:
1. 獲贈資格須符合下列說明:
(A) 首購意指:載本活動之前未曾在104課程中心購買「PPA (PressPlay Academy) 上架課程」,於活動期間首次完成消費購買「PPA (PressPlay Academy) 上架課程」。
(B) 購買者必須於104課程中心系統完成付費紀錄。( 特別提醒: 購買者於PPA (PressPlay Academy) 官網線上消費不包含在此次活動資格 )
(C) 訂單成立且完成付款時間皆須於2024年8月5日23:59前,並於7天內完成課程兌換,始符合獲贈點數回饋的資格;最後獲贈者將公告於本活動網站,中間姓名會隱藏。
(D) 單帳號僅有乙次贈送資格,符合上述資格者,因點數作業時間,您的回饋點數最晚將於2024/9/30前寄送至您購買時填寫的e-mail電子郵件信箱。
2. 本次贈送的100元Line Points點數,點數發送後請於規範時間內完成兌換,點數兌換後於180天內須使用完畢,逾期失效。
3. 104課程中心保有最終修改、變更、活動解釋及取消本活動之權利。
4. 104課程中心。購買課程相關Q&A:可參考下連結頁面的「購買課程」(
https://nabi.104.com.tw/qna
)
5. 如您有任何問題,歡迎來信nabiservice@104.com.tw
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11/13 00:00
chainnews.com
導語 數據科學到現在還沒有一個公認的定義,尤其在需要正確使用它時。25 年前,數據科學是指收集和清理數據集,然後應用傳統統計方法分析數據。2018 年以後,數據科學已經發展到涵蓋數據分析,預測分析,數據挖掘,商業智能,機器學習等等領域。365 數據科學團隊設計了 What-Wh
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2022/04/02
圖形演算法|Apache Spark與Neo4j實務範例
"從基本概念到重要的演算法,再到處理平臺和實際案例,作者為美妙圖形世界編寫了一本兼具指導性與說明性的參考指南。"
—Kirk Borne, PhD
Principal Data Scientist and Executive
Advisor, Booz Allen Hamilton
"一本實用且資訊豐富的指南,幫助你藉由使用圖形演算法檢測模式和結果,來獲取更多洞察力,圖形資料庫開發人員的必讀書籍。"
—Luanne Misquitta
Vice President of Engineering,
GraphAware
學習圖形演算法可以幫助你利用資料關係的力量,開發更聰明的解決方案,以及增強你的機器學習模模型。有了這本實用的指南,開發者和資料科學家將會發現,圖形分析能提昇價值,無論是用圖形分析建構動態網路模型,還是預測真實世界中的行為。
Neo4j的Mark Needham和AmyHodler說明圖形演算法如何描述複雜結構,並揭示難以找出的模式—從發現漏洞和瓶頸到社群偵測和提升機器學習預測。你將會透過一些實際的範例了解如何在Apache Spark和Neo4j中使用圖形演算法,這兩個平台是圖形分析最常用的選擇。
‧學習圖形分析如何從現今的資料中找到更多預測元素
‧瞭解熱門的圖形演算法是如何工作以及如何應用
‧使用超過20個圖形演算法範例的程式碼和提示
‧學習對不同類型問題,挑選合適演算法
‧使用Spark和Neo4j程式碼和樣本資料集探索範例
‧結合Neo4j和Spark,建立一個用於連結預測的機器學習工作流程
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導入機器學習平台,快速解決「爛數據」 | Rockwell Automation
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知識貓星球
喵星人
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