Товары по запросу: Кольцо обнаружения машинного видения

• Koltso-obnaruzheniya-mashinnogo-videniya

• Pretsizionnaya-svetodiodnaya-lenta-obnaruzheniya

• Vysokokachestvennaya-svetodiodnaya-lenta-obnaruzheniya

• Koltso-obnaruzheniya-pribornogo-videniya

• Vysokoproizvoditelnyy-koaksialnyy-svetodiodnyy-istochnik

• inspektsiya-mashinnogo-videniya-vysokaya

• Svetodiodnaya-promyshlennaya-lenta-svetyashchayasya

• Kruglyy-bestenevoy-vysokaya-forma

• Besprovodnoy-detektor-obnaruzheniya-zemletryaseniya

• Kvadratnoe-koltso-funktsiya-avtomaticheskogo

• Avtomatizatsiya-mashinnogo-videniya-svetyashchayasya

• Naruzhnaya-infrakrasnaya-tsilindricheskaya-kamera

• Naruzhnaya-infrakrasnaya-tsilindricheskaya-kamera

• Avtomatizatsiya-mashinnogo-zreniya-Svetyashchayasya

• SMSTM-Prodazha-proizvoditelya-EtherNetIP

Elastic Stack – это комплексное решение для анализа журналов, которое помогает пользователям эффективно получать, обрабатывать и анализировать данные поиска. Книга содержит всесторонний обзор функций машинного обучения Elastic Stack (Elastic ML) как для анализа данных временных рядов, так и для классификации, регрессии и обнаружения выбросов. Концепции машинного обучения объясняются понятным и доступным языком. Рассмотрен анализ временных рядов для различных типов данных, таких как файлы журналов, сетевые потоки, показатели приложений и финансовые данные. Описано использование Elastic ML для ведения журнала, обеспечения безопасности и отслеживания показателей. После прочтения вы приобретете практический опыт совместного ис-пользования технологии машинного обучения и Elastic Stack, а также знания, необходимые для включения машинного обучения в вашу платформу распределенного поиска и анализа данных.

• Mashinnoe-obuchenie-Elastic-Stack

Elastic Stack – это комплексное решение для анализа журналов, которое помогает пользователям эффективно получать, обрабатывать и анализировать данные поиска. Книга содержит всесторонний обзор функций машинного обучения Elastic Stack (Elastic ML) как для анализа данных временных рядов, так и для классификации, регрессии и обнаружения выбросов. Концепции машинного обучения объясняются понятным и доступным языком. Рассмотрен анализ временных рядов для различных типов данных, таких как файлы журналов, сетевые потоки, показатели приложений и финансовые данные. Описано использование Elastic ML для ведения журнала, обеспечения безопасности и отслеживания показателей. После прочтения вы приобретете практический опыт совместного ис-пользования технологии машинного обучения и Elastic Stack, а также знания, необходимые для включения машинного обучения в вашу платформу распределенного поиска и анализа данных.

• Mashinnoe-obuchenie-Elastic-Stack

• Koltso-obnaruzheniya-pribornoy-paneli

• Koltso-promyshlennoy-kamery-standartnoe

Книга рассказывает о применении искусственного интеллекта и машинного обучения в бизнесе и инженерной практике. Подробно описаны популярные алгоритмы машинного обучения и разъяснено, когда их целесообразно использовать. Приведены примеры построения моделей машинного обучения на языке Python с помощью библиотеки Scikit-Learn, а также создания нейронных сетей посредством библиотек Keras и TensorFlow. Изложены базовые принципы и способы оценки регрессионных моделей, моделей бинарной и многоклассовой классификации. Показаны примеры создания модели распознавания лиц и обнаружения объектов, языковых моделей, отвечающих на естественно-языковые вопросы и переводящих текст на другие языки. Рассмотрено использование набора облачных API Cognitive Services для внедрения ИИ в различные приложения. Для инженеров и разработчиков программного обеспечения

• Prosiz-Prikladnoe-mashinnoe-obuchenie

Книга рассказывает о применении искусственного интеллекта и машинного обучения в бизнесе и инженерной практике. Подробно описаны популярные алгоритмы машинного обучения и разъяснено, когда их целесообразно использовать. Приведены примеры построения моделей машинного обучения на языке Python с помощью библиотеки Scikit-Learn, а также создания нейронных сетей посредством библиотек Keras и TensorFlow. Изложены базовые принципы и способы оценки регрессионных моделей, моделей бинарной и многоклассовой классификации. Показаны примеры создания модели распознавания лиц и обнаружения объектов, языковых моделей, отвечающих на естественно-языковые вопросы и переводящих текст на другие языки. Рассмотрено использование набора облачных API Cognitive Services для внедрения ИИ в различные приложения. Для инженеров и разработчиков программного обеспечения

• Prosiz-Prikladnoe-mashinnoe-obuchenie

Книга рассказывает о применении искусственного интеллекта и машинного обучения в бизнесе и инженерной практике. Подробно описаны популярные алгоритмы машинного обучения и разъяснено, когда их целесообразно использовать. Приведены примеры построения моделей машинного обучения на языке Python с помощью библиотеки Scikit-Learn, а также создания нейронных сетей посредством библиотек Keras и TensorFlow. Изложены базовые принципы и способы оценки регрессионных моделей, моделей бинарной и многоклассовой классификации. Показаны примеры создания модели распознавания лиц и обнаружения объектов, языковых моделей, отвечающих на естественно-языковые вопросы и переводящих текст на другие языки. Рассмотрено использование набора облачных API Cognitive Services для внедрения ИИ в различные приложения. Для инженеров и разработчиков программного обеспечения

• Prosiz-Prikladnoe-mashinnoe-obuchenie

• Filtr-uzkikh-polos-diametr

• GXIVISION-shirokodinamicheskaya-silnaya-fotokamera