grokking machine learning luis serrano

It s time to dispel the myth that machine learning is difficult. Grokking Machine Learning teaches you how to apply ML to your projects using only standard Python code and high school-level math. No specialist knowledge is required to tackle the hands-on exercises using readily available machine learning tools! In Grokking Machine Learning, expert machine learning engineer Luis Serrano introduces the most valuable ML techniques and teaches you how to make them work for you. Practical examples illustrate each new concept to ensure you⠙re grokking as you go. You⠙ll build models for spam detection, language analysis, and image recognition as you lock in each carefully-selected skill. Packed with easy-to-follow Python-based exercises and mini-projects, this book sets you on the path to becoming a machine learning expert. Key Features · Different types of machine learning, including supervised and unsupervised learning · Algorithms for simplifying, classifying, and splitting data · Machine learning packages and tools · Hands-on exercises with fully-explained Python code samples For readers with intermediate programming knowledge in Python or a similar language. About the technology Machine learning is a collection of mathematically-based techniques and algorithms that enable computers to identify patterns and generate predictions from data. This revolutionary data analysis approach is behind everything from recommendation systems to self-driving cars, and is transforming industries from finance to art. Luis G. Serrano has worked as the Head of Content for Artificial Intelligence at Udacity and as a Machine Learning Engineer at Google, where he worked on the YouTube recommendations system. He holds a PhD in mathematics from the University of Michigan, a Bachelor and Masters from the University of Waterloo, and worked as a postdoctoral researcher at the University of Quebec at Montreal. He shares his machine learning expertise on a YouTube channel with over 2 million views and 35 thousand subscribers, and is a frequent speaker at artificial intelligence and data science conferences.

Objev podobné jako Grokking Machine Learning - Luis Serrano

Written for developers with some understanding of deep learning algorithms. Experience with reinforcement learning is not required. Grokking Deep Reinforcement Learning introduces this powerful machine learning approach, using examples, illustrations, exercises, and crystal-clear teaching. You ll love the perfectly paced teaching and the clever, engaging writing style as you dig into this awesome exploration of reinforcement learning fundamentals, effective deep learning techniques, and practical applications in this emerging field. We all learn through trial and error. We avoid the things that cause us to experience pain and failure. We embrace and build on the things that give us reward and success. This common pattern is the foundation of deep reinforcement learning: building machine learning systems that explore and learn based on the responses of the environment. â ¢ Foundational reinforcement learning concepts and methods â ¢ The most popular deep reinforcement learning agents solving high-dimensional environments â ¢ Cutting-edge agents that emulate human-like behavior and techniques for artificial general intelligence Deep reinforcement learning is a form of machine learning in which AI agents learn optimal behavior on their own from raw sensory input. The system perceives the environment, interprets the results of its past decisions and uses this information to optimize its behavior for maximum long-term return.

Objev podobné jako Grokking Deep Reinforcement Learning - Miguel Morales

Artificial Intelligence is the most exciting technology of the century, and Deep Learning is, quite literally, the ⠜brain⠝ behind the world⠙s smartest Artificial Intelligence systems out there. Grokking Deep Learning is the perfect place to begin the deep learning journey. Rather than just learning the ⠜black box⠝ API of some library or framework, readers will actually understand how to build these algorithms completely from scratch. Key Features:Build neural networks that can see and understand images Build an A.I. that will learn to defeat you in a classic Atari gameHands-on Learning Written for readers with high school-level math and intermediateprogramming skills. Experience with Calculus is helpful but notrequired. ABOUT THE TECHNOLOGY Deep Learning is a subset of Machine Learning, which is a field dedicated to the study and development of machines that can learn, often with the goal of eventually attaining general artificial intelligence.

Objev podobné jako Grokking Deep Learning - Andrew W Trask

Dig deep into the data with a hands-on guide to machine learning with updated examples and more! Machine Learning: Hands-On for Developers and Technical Professionals provides hands-on instruction and fully-coded working examples for the most common machine learning techniques used by developers and technical professionals. The book contains a breakdown of each ML variant, explaining how it works and how it is used within certain industries, allowing readers to incorporate the presented techniques into their own work as they follow along. A core tenant of machine learning is a strong focus on data preparation, and a full exploration of the various types of learning algorithms illustrates how the proper tools can help any developer extract information and insights from existing data. The book includes a full complement of Instructor s Materials to facilitate use in the classroom, making this resource useful for students and as a professional reference. At its core, machine learning is a mathematical, algorithm-based technology that forms the basis of historical data mining and modern big data science. Scientific analysis of big data requires a working knowledge of machine learning, which forms predictions based on known properties learned from training data. Machine Learning is an accessible, comprehensive guide for the non-mathematician, providing clear guidance that allows readers to: Learn the languages of machine learning including Hadoop, Mahout, and WekaUnderstand decision trees, Bayesian networks, and artificial neural networksImplement Association Rule, Real Time, and Batch learningDevelop a strategic plan for safe, effective, and efficient machine learning By learning to construct a system that can learn from data, readers can increase their utility across industries. Machine learning sits at the core of deep dive data analysis and visualization, which is increasingly in demand as companies discover the goldmine hiding in their existing data. For the tech professional involved in data science, Machine Learning: Hands-On for Developers and Technical Professionals provides the skills and techniques required to dig deeper.

Objev podobné jako Machine Learning - Jason Bell

The most human-friendly book on machine learning Somewhere buried in all the systems that drive artificial intelligence, you ll find machine learningâ ”the process that allows technology to build knowledge based on data and patterns. Machine Learning For Dummies is an excellent starting point for anyone who wants deeper insight into how all this learning actually happens. This book offers an overview of machine learning and its most important practical applications. Then, you ll dive into the tools, code, and math that make machine learning goâ ”and you ll even get step-by-step instructions for testing it out on your own. For an easy-to-follow introduction to building smart algorithms, this Dummies guide is your go-to. Piece together what machine learning is, what it can do, and what it can t doLearn the basics of machine learning code and how it integrates with large datasetsUnderstand the mathematical principles that AI uses to make itself smarterConsider real-world applications of machine learning and write your own algorithms With clear explanations and hands-on instruction, Machine Learning For Dummies is a great entry-level resource for developers looking to get started with AI and machine learning.

Objev podobné jako Machine Learning For Dummies - John Paul Mueller, Luca Massaron

MACHINE LEARNING FOR BUSINESS ANALYTICS Machine learning â ”also known as data mining or data analyticsâ ” is a fundamental part of data science. It is used by organizations in a wide variety of arenas to turn raw data into actionable information. Machine Learning for Business Analytics: Concepts, Techniques, and Applications in R provides a comprehensive introduction and an overview of this methodology. This best-selling textbook covers both statistical and machine learning algorithms for prediction, classification, visualization, dimension reduction, rule mining, recommendations, clustering, text mining, experimentation, and network analytics. Along with hands-on exercises and real-life case studies, it also discusses managerial and ethical issues for responsible use of machine learning techniques. This is the second R edition of Machine Learning for Business Analytics. This edition also includes: A new co-author, Peter Gedeck, who brings over 20 years of experience in machine learning using RAn expanded chapter focused on discussion of deep learning techniquesA new chapter on experimental feedback techniques including A/B testing, uplift modeling, and reinforcement learningA new chapter on responsible data scienceUpdates and new material based on feedback from instructors teaching MBA, Masters in Business Analytics and related programs, undergraduate, diploma and executive courses, and from their studentsA full chapter devoted to relevant case studies with more than a dozen cases demonstrating applications for the machine learning techniquesEnd-of-chapter exercises that help readers gauge and expand their comprehension and competency of the material presentedA companion website with more than two dozen data sets, and instructor materials including exercise solutions, slides, and case solutions This textbook is an ideal resource for upper-level undergraduate and graduate level courses in data science, predictive analytics, and business analytics. It is also an excellent reference for analysts, researchers, and data science practitioners working with quantitative data in management, finance, marketing, operations management, information systems, computer science, and information technology.

Objev podobné jako Machine Learning for Business Analytics - Peter Gedeck, Galit Shmueli, Peter C. Bruce, Nitin R. Patel, Inbal Yahav

Develop a mathematical intuition around machine learning algorithms to improve model performance and effectively troubleshoot complex ML problems. For intermediate machine learning practitioners familiar with linear algebra, probability, and basic calculus. Machine Learning Algorithms in Depth dives into the design and underlying principles of some of the most exciting machine learning (ML) algorithms in the world today. With a particular emphasis on probability-based algorithms, you will learn the fundamentals of Bayesian inference and deep learning. You will also explore the core data structures and algorithmic paradigms for machine learning. You will explore practical implementations of dozens of ML algorithms, including: Monte Carlo Stock Price Simulation Image Denoising using Mean-Field Variational Inference EM algorithm for Hidden Markov Models Imbalanced Learning, Active Learning and Ensemble Learning Bayesian Optimisation for Hyperparameter Tuning Dirichlet Process K-Means for Clustering Applications Stock Clusters based on Inverse Covariance Estimation Energy Minimisation using Simulated Annealing Image Search based on ResNet Convolutional Neural Network Anomaly Detection in Time-Series using Variational Autoencoders Each algorithm is fully explored with both math and practical implementations so you can see how they work and put into action. About the technology Fully understanding how machine learning algorithms function is essential for any serious ML engineer. This vital knowledge lets you modify algorithms to your specific needs, understand the trade-offs when picking an algorithm for a project, and better interpret and explain your results to your stakeholders. This unique guide will take you from relying on one-size-fits-all ML libraries to developing your own algorithms to solve your business needs.

Objev podobné jako Machine Learning Algorithms in Depth - Vadim Smolyakov

MACHINE LEARNING FOR BUSINESS ANALYTICS Machine learning⠔also known as data mining or predictive analytics⠔is a fundamental part of data science. It is used by organizations in a wide variety of arenas to turn raw data into actionable information. Machine Learning for Business Analytics: Concepts, Techniques, and Applications with Analytic Solver® Data Mining provides a comprehensive introduction and an overview of this methodology. The fourth edition of this best-selling textbook covers both statistical and machine learning algorithms for prediction, classification, visualization, dimension reduction, rule mining, recommendations, clustering, text mining, experimentation, time series forecasting and network analytics. Along with hands-on exercises and real-life case studies, it also discusses managerial and ethical issues for responsible use of machine learning techniques. This fourth edition of Machine Learning for Business Analytics also includes: An expanded chapter on deep learningA new chapter on experimental feedback techniques, including A/B testing, uplift modeling, and reinforcement learningA new chapter on responsible data scienceUpdates and new material based on feedback from instructors teaching MBA, Masters in Business Analytics and related programs, undergraduate, diploma and executive courses, and from their studentsA full chapter devoted to relevant case studies with more than a dozen cases demonstrating applications for the machine learning techniquesEnd-of-chapter exercises that help readers gauge and expand their comprehension and competency of the material presentedA companion website with more than two dozen data sets, and instructor materials including exercise solutions, slides, and case solutions This textbook is an ideal resource for upper-level undergraduate and graduate level courses in data science, predictive analytics, and business analytics. It is also an excellent reference for analysts, researchers, and data science practitioners working with quantitative data in management, finance, marketing, operations management, information systems, computer science, and information technology.

Objev podobné jako Machine Learning for Business Analytics - Galit Shmueli, Peter C. Bruce, Nitin R. Patel, Kuber R. Deokar

MACHINE LEARNING FOR BUSINESS ANALYTICS An up-to-date introduction to a market-leading platform for data analysis and machine learning Machine Learning for Business Analytics: Concepts, Techniques, and Applications with JMP Pro, 2nd ed. offers an accessible and engaging introduction to machine learning. It provides concrete examples and case studies to educate new users and deepen existing usersâ ™ understanding of their data and their business. Fully updated to incorporate new topics and instructional material, this remains the only comprehensive introduction to this crucial set of analytical tools specifically tailored to the needs of businesses. Machine Learning for Business Analytics: Concepts, Techniques, and Applications with JMP Pro, 2nd ed. readers will also find: Updated material which improves the bookâ ™s usefulness as a reference for professionals beyond the classroomFour new chapters, covering topics including Text Mining and Responsible Data ScienceAn updated companion website with data sets and other instructor resources: www.jmp.com/dataminingbookA guide to JMP Pro s new features and enhanced functionality Machine Learning for Business Analytics: Concepts, Techniques, and Applications with JMP Pro, 2nd ed. is ideal for students and instructors of business analytics and data mining classes, as well as data science practitioners and professionals in data-driven industries.

Objev podobné jako Machine Learning for Business Analytics - Galit Shmueli, Peter C. Bruce, Nitin R. Patel, Muralidhara Anandamurthy, Mia L. Stephens

An advanced book for researchers and graduate students working in machine learning and statistics who want to learn about deep learning, Bayesian inference, generative models, and decision making under uncertainty.An advanced counterpart to Probabilistic Machine Learning: An Introduction, this high-level textbook provides researchers and graduate students detailed coverage of cutting-edge topics in machine learning, including deep generative modeling, graphical models, Bayesian inference, reinforcement learning, and causality. This volume puts deep learning into a larger statistical context and unifies approaches based on deep learning with ones based on probabilistic modeling and inference. With contributions from top scientists and domain experts from places such as Google, DeepMind, Amazon, Purdue University, NYU, and the University of Washington, this rigorous book is essential to understanding the vital issues in machine learning.Covers generation of high dimensional outputs, such as images, text, and graphs Discusses methods for discovering insights about data, based on latent variable models Considers training and testing under different distributionsExplores how to use probabilistic models and inference for causal inference and decision makingFeatures online Python code accompanimentÂ

Objev podobné jako Probabilistic Machine Learning - Kevin P. Murphy

The fundamental mathematical tools needed to understand machine learning include linear algebra, analytic geometry, matrix decompositions, vector calculus, optimization, probability and statistics. These topics are traditionally taught in disparate courses, making it hard for data science or computer science students, or professionals, to efficiently learn the mathematics. This self-contained textbook bridges the gap between mathematical and machine learning texts, introducing the mathematical concepts with a minimum of prerequisites. It uses these concepts to derive four central machine learning methods: linear regression, principal component analysis, Gaussian mixture models and support vector machines. For students and others with a mathematical background, these derivations provide a starting point to machine learning texts. For those learning the mathematics for the first time, the methods help build intuition and practical experience with applying mathematical concepts. Every chapter includes worked examples and exercises to test understanding. Programming tutorials are offered on the book s web site.

Objev podobné jako Mathematics for Machine Learning - A. Aldo Faisal, Marc Peter Deisenroth, Cheng Soon Ong

This modern and self-contained book offers a clear and accessible introduction to the important topic of machine learning with neural networks. In addition to describing the mathematical principles of the topic, and its historical evolution, strong connections are drawn with underlying methods from statistical physics and current applications within science and engineering. Closely based around a well-established undergraduate course, this pedagogical text provides a solid understanding of the key aspects of modern machine learning with artificial neural networks, for students in physics, mathematics, and engineering. Numerous exercises expand and reinforce key concepts within the book and allow students to hone their programming skills. Frequent references to current research develop a detailed perspective on the state-of-the-art in machine learning research.

Objev podobné jako Machine Learning with Neural Networks - Bernhard Mehlig

With its intuitive yet rigorous approach to machine learning, this text provides students with the fundamental knowledge and practical tools needed to conduct research and build data-driven products. The authors prioritize geometric intuition and algorithmic thinking, and include detail on all the essential mathematical prerequisites, to offer a fresh and accessible way to learn. Practical applications are emphasized, with examples from disciplines including computer vision, natural language processing, economics, neuroscience, recommender systems, physics, and biology. Over 300 color illustrations are included and have been meticulously designed to enable an intuitive grasp of technical concepts, and over 100 in-depth coding exercises (in Python) provide a real understanding of crucial machine learning algorithms. A suite of online resources including sample code, data sets, interactive lecture slides, and a solutions manual are provided online, making this an ideal text both for graduate courses on machine learning and for individual reference and self-study.

Objev podobné jako Machine Learning Refined - Aggelos K. Katsaggelos, Reza Borhani, Jeremy Watt

Machine learning has become an integral part of many commercial applications and research projects, but this field is not exclusive to large companies with extensive research teams. If you use Python, even as a beginner, this book will teach you practical ways to build your own machine learning solutions.

Objev podobné jako Introduction to Machine Learning with Python - Andreas C. Mueller

This class-tested textbook will provide in-depth coverage of the fundamentals of machine learning, with an exploration of applications in information security. The book will cover malware detection, cryptography, and intrusion detection. The book will be relevant for students in machine learning and computer security courses.

Objev podobné jako Introduction to Machine Learning with Applications in Information Security - Mark Stamp

Written by more than sixty experts in the area, this book reviews cutting-edge practices in machine learning for financial markets, and explores connections with data science and more traditional approaches. This is an invaluable resource for researchers and graduate students in financial engineering, as well as practitioners in the sector.

Objev podobné jako Machine Learning and Data Sciences for Financial Markets

Prepares students for Microsoft Exam 70-774-and helps them demonstrate real-world mastery of performing key data science activities with Azure Machine Learning services. Designed for experienced IT students ready to advance their status, Exam Ref focuses on the critical thinking and decision-making acumen needed for success at the MCSA level.

Objev podobné jako Exam Ref 70-774 Perform Cloud Data Science with Azure Machine Learning - Ginger Grant, Tamanaco Francisquez, Pau Sempere, Paco Gonzalez, Julio Granado

The first edition of Deep Learning with Python is one of the best books on the subject. The second edition made it even better. - Todd Cook The bestseller revised! Deep Learning with Python, Second Edition is a comprehensive introduction to the field of deep learning using Python and the powerful Keras library. Written by Google AI researcher François Chollet, the creator of Keras, this revised edition has been updated with new chapters, new tools, and cutting-edge techniques drawn from the latest research. You ll build your understanding through practical examples and intuitive explanations that make the complexities of deep learning accessible and understandable. about the technologyMachine learning has made remarkable progress in recent years. We ve gone from near-unusable speech recognition, to near-human accuracy. From machines that couldn t beat a serious Go player, to defeating a world champion. Medical imaging diagnostics, weather forecasting, and natural language question answering have suddenly become tractable problems. Behind this progress is deep learning⠔a combination of engineering advances, best practices, and theory that enables a wealth of previously impossible smart applications across every industry sector about the bookDeep Learning with Python introduces the field of deep learning using the Python language and the powerful Keras library. You ll learn directly from the creator of Keras, François Chollet, building your understanding through intuitive explanations and practical examples. Updated from the original bestseller with over 50% new content, this second edition includes new chapters, cutting-edge innovations, and coverage of the very latest deep learning tools. You ll explore challenging concepts and practice with applications in computer vision, natural-language processing, and generative models. By the time you finish, you ll have the knowledge and hands-on skills to apply deep learning in your own projects. what s insideDeep learning from first principlesImage-classification, imagine segmentation, and object detectionDeep learning for natural language processingTimeseries forecastingNeural style transfer, text generation, and image generation about the readerReaders need intermediate Python skills. No previous experience with Keras, TensorFlow, or machine learning is required. about the authorFrançois Chollet works on deep learning at Google in Mountain View, CA. He is the creator of the Keras deep-learning library, as well as a contributor to the TensorFlow machine-learning framework. He also does AI research, with a focus on abstraction and reasoning. His papers have been published at major conferences in the field, including the Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), the Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems (NIPS), the International Conference on Learning Representations (ICLR), and others.

Objev podobné jako Deep Learning with Python - François Chollet

If you ve been curious about artificial intelligence and machine learning but didn t know where to start, this is the book you ve been waiting for. Focusing on the subfield of machine learning known as deep learning, it explains core concepts and gives you the foundation you need to start building your own models. Rather than simply outlining recipes for using existing toolkits, Practical Deep Learning, 2nd Edition teaches you the why of deep learning and will inspire you to explore further. All you need is basic familiarity with computer programming and high school math - the book will cover the rest. After an introduction to Python, you ll move through key topics like how to build a good training dataset, work with the scikit-learn and Keras libraries, and evaluate your models performance. You ll also learn: How to use classic machine learning models like k-Nearest Neighbours, Random Forests, and Support Vector Machines, How neural networks work and how they re trained, How to use convolutional neural networks, How to develop a successful deep learning model from scratch. You ll conduct experiments along the way, building to a final case study that incorporates everything you ve learned. This second edition is thoroughly revised and updated, and adds six new chapters to further your exploration of deep learning from basic CNNs to more advanced models. New chapters cover fine tuning, transfer learning, object detection, semantic segmentation, multilabel classification, self-supervised learning, generative adversarial networks, and large language models. The perfect introduction to this dynamic, ever-expanding field, Practical Deep Learning, 2nd Edition will give you the skills and confidence to dive into your own machine learning projects.

Objev podobné jako Practical Deep Learning, 2nd Edition - Ronald T. Kneusel

NVIDIA s Full-Color Guide to Deep Learning: All You Need to Get Started and Get Results To enable everyone to be part of this historic revolution requires the democratization of AI knowledge and resources. This book is timely and relevant towards accomplishing these lofty goals. -- From the foreword by Dr. Anima Anandkumar, Bren Professor, Caltech, and Director of ML Research, NVIDIA Ekman uses a learning technique that in our experience has proven pivotal to successâ ”asking the reader to think about using DL techniques in practice. His straightforward approach is refreshing, and he permits the reader to dream, just a bit, about where DL may yet take us. -- From the foreword by Dr. Craig Clawson, Director, NVIDIA Deep Learning Institute Deep learning (DL) is a key component of today s exciting advances in machine learning and artificial intelligence. Learning Deep Learning is a complete guide to DL. Illuminating both the core concepts and the hands-on programming techniques needed to succeed, this book is ideal for developers, data scientists, analysts, and others--including those with no prior machine learning or statistics experience.After introducing the essential building blocks of deep neural networks, such as artificial neurons and fully connected, convolutional, and recurrent layers, Magnus Ekman shows how to use them to build advanced architectures, including the Transformer. He describes how these concepts are used to build modern networks for computer vision and natural language processing (NLP), including Mask R-CNN, GPT, and BERT. And he explains how a natural language translator and a system generating natural language descriptions of images.Throughout, Ekman provides concise, well-annotated code examples using TensorFlow with Keras. Corresponding PyTorch examples are provided online, and the book thereby covers the two dominating Python libraries for DL used in industry and academia. He concludes with an introduction to neural architecture search (NAS), exploring important ethical issues and providing resources for further learning. Explore and master core concepts: perceptrons, gradient-based learning, sigmoid neurons, and back propagation See how DL frameworks make it easier to develop more complicated and useful neural networks Discover how convolutional neural networks (CNNs) revolutionize image classification and analysis Apply recurrent neural networks (RNNs) and long short-term memory (LSTM) to text and other variable-length sequences Master NLP with sequence-to-sequence networks and the Transformer architecture Build applications for natural language translation and image captioning NVIDIA s invention of the GPU sparked the PC gaming market. The company s pioneering work in accelerated computing--a supercharged form of computing at the intersection of computer graphics, high-performance computing, and AI--is reshaping trillion-dollar industries, such as transportation, healthcare, and manufacturing, and fueling the growth of many others.Register your book for convenient access to downloads, updates, and/or corrections as they become available. See inside book for details.

Objev podobné jako Learning Deep Learning - Magnus Ekman

Humans learn best from feedbackâ ”we are encouraged to take actions that lead to positive results while deterred by decisions with negative consequences. This reinforcement process can be applied to computer programs allowing them to solve more complex problems that classical programming cannot. Deep Reinforcement Learning in Action teaches you the fundamental concepts and terminology of deep reinforcement learning, along with the practical skills and techniques youâ ™ll need to implement it into your own projects. Key features â ¢ Structuring problems as Markov Decision Processes â ¢ Popular algorithms such Deep Q-Networks, Policy Gradient method and Evolutionary Algorithms and the intuitions that drive them â ¢ Applying reinforcement learning algorithms to real-world problems Audience Youâ ™ll need intermediate Python skills and a basic understanding of deep learning. About the technology Deep reinforcement learning is a form of machine learning in which AI agents learn optimal behavior from their own raw sensory input. The system perceives the environment, interprets the results of its past decisions, and uses this information to optimize its behavior for maximum long-term return. Deep reinforcement learning famously contributed to the success of AlphaGo but thatâ ™s not all it can do! Alexander Zai is a Machine Learning Engineer at Amazon AI working on MXNet that powers a suite of AWS machine learning products. Brandon Brown is a Machine Learning and Data Analysis blogger at outlace.com committed to providing clear teaching on difficult topics for newcomers.

Objev podobné jako Deep Reinforcement Learning in Action - Alexander Zai, Brandon Brown

An Introduction to Statistical Learning provides an accessible overview of the field of statistical learning, an essential toolset for making sense of the vast and complex data sets that have emerged in fields ranging from biology to finance to marketing to astrophysics in the past twenty years. This book presents some of the most important modeling and prediction techniques, along with relevant applications. Topics include linear regression, classification, resampling methods, shrinkage approaches, tree-based methods, support vector machines, clustering, deep learning, survival analysis, multiple testing, and more. Color graphics and real-world examples are used to illustrate the methods presented. Since the goal of this textbook is to facilitate the use of these statistical learning techniques by practitioners in science, industry, and other fields, each chapter contains a tutorial on implementing the analyses and methods presented in R, an extremely popular open source statistical software platform.Two of the authors co-wrote The Elements of Statistical Learning (Hastie, Tibshirani and Friedman, 2nd edition 2009), a popular reference book for statistics and machine learning researchers. An Introduction to Statistical Learning covers many of the same topics, but at a level accessible to a much broader audience. This book is targeted at statisticians and non-statisticians alike who wish to use cutting-edge statistical learning techniques to analyze their data. The text assumes only a previous course in linear regression and no knowledge of matrix algebra.This Second Edition features new chapters on deep learning, survival analysis, and multiple testing, as well as expanded treatments of naïve Bayes, generalized linear models, Bayesian additive regression trees, and matrix completion. R code has been updated throughout to ensure compatibility.

Objev podobné jako An Introduction to Statistical Learning - Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Daniela Witten, Gareth James

Humans do a great job of reading text, identifying key ideas, summarizing, making connections, and other tasks that require comprehension and context. Recent advances in deep learning make it possible for computer systems to achieve similar results. Deep Learning for Natural Language Processing teaches you to apply deep learning methods to natural language processing (NLP) to interpret and use text effectively. In this insightful book, (NLP) expert Stephan Raaijmakers distills his extensive knowledge of the latest state-of-the-art developments in this rapidly emerging field. Key features An overview of NLP and deep learning â ¢ Models for textual similarity â ¢ Deep memory-based NLP â ¢ Semantic role labeling â ¢ Sequential NLP Audience For those with intermediate Python skills and general knowledge of NLP. No hands-on experience with Keras or deep learning toolkits is required. About the technology Natural language processing is the science of teaching computers to interpret and process human language. Recently, NLP technology has leapfrogged to exciting new levels with the application of deep learning, a form of neural network-based machine learning Stephan Raaijmakers is a senior scientist at TNO and holds a PhD in machine learning and text analytics. Heâ ™s the technical coordinator of two large European Union-funded research security-related projects. Heâ ™s currently anticipating an endowed professorship in deep learning and NLP at a major Dutch university.

Objev podobné jako Deep Learning for Natural Language Processing - Stephan Raaijmakers

Every other day we hear about new ways to put deep learning to good use: improved medical imaging, accurate credit card fraud detection, long range weather forecasting, and more. PyTorch puts these superpowers in your hands, providing a comfortable Python experience that gets you started quickly and then grows with you as you, and your deep learning skills, become more sophisticated. Deep Learning with PyTorch teaches you how to implement deep learning algorithms with Python and PyTorch. This book takes you into a fascinating case study: building an algorithm capable of detecting malignant lung tumors using CT scans. As the authors guide you through this real example, you ll discover just how effective and fun PyTorch can be. Key features â ¢ Using the PyTorch tensor API â ¢ Understanding automatic differentiation in PyTorch â ¢ Training deep neural networks â ¢ Monitoring training and visualizing results â ¢ Interoperability with NumPy Audience Written for developers with some knowledge of Python as well as basic linear algebra skills. Some understanding of deep learning will be helpful, however no experience with PyTorch or other deep learning frameworks is required. About the technology PyTorch is a machine learning framework with a strong focus on deep neural networks. Because it emphasizes GPU-based acceleration, PyTorch performs exceptionally well on readily-available hardware and scales easily to larger systems. Eli Stevens has worked in Silicon Valley for the past 15 years as a software engineer, and the past 7 years as Chief Technical Officer of a startup making medical device software. Luca Antiga is co-founder and CEO of an AI engineering company located in Bergamo, Italy, and a regular contributor to PyTorch.

Objev podobné jako Deep Learning with PyTorch - Eli Stevens, Luca Antiga

The first comprehensive introduction to Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL), covering MARLÂ’s models, solution concepts, algorithmic ideas, technical challenges, and modern approaches.Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL), an area of machine learning in which a collective of agents learn to optimally interact in a shared environment, boasts a growing array of applications in modern life, from autonomous driving and multi-robot factories to automated trading and energy network management. This text provides a lucid and rigorous introduction to the models, solution concepts, algorithmic ideas, technical challenges, and modern approaches in MARL. The book first introduces the fieldÂ’s foundations, including basics of reinforcement learning theory and algorithms, interactive game models, different solution concepts for games, and the algorithmic ideas underpinning MARL research. It then details contemporary MARL algorithms which leverage deep learning techniques, covering ideas such as centralized training with decentralized execution, value decomposition, parameter sharing, and self-play. The book comes with its own MARL codebase written in Python, containing implementations of MARL algorithms that are self-contained and easy to read. Technical content is explained in easy-to-understand language and illustrated with extensive examples, illuminating MARL for newcomers while offering high-level insights for more advanced readers. First textbook to introduce the foundations and applications of MARL, written by experts in the fieldIntegrates reinforcement learning, deep learning, and game theoryPractical focus covers considerations for running experiments and describes environments for testing MARL algorithmsExplains complex concepts in clear and simple languageClassroom-tested, accessible approach suitable for graduate students and professionals across computer science, artificial intelligence, and robotics Resources include code and slidesÂ

Objev podobné jako Multi-Agent Reinforcement Learning - Filippos Christianos, Stefano V. Albrecht

Bridge the gap between modern machine learning and real-world biology with this practical, project-driven guide. Whether your background is in biology, software engineering, or data science, Deep Learning for Biology gives you the tools to develop deep learning models for tackling a wide range of biological problems.

Objev podobné jako Deep Learning for Biology - Charles Ravarani, Natasha Latysheva

With this hands-on guide, applied data scientists, machine learning engineers, and practitioners will learn how to build an E2E graph learning pipeline. You ll explore core challenges at each pipeline stage, from data acquisition and representation to real-time inference and feedback loop retraining.

Objev podobné jako Scaling Graph Learning for the Enterprise - Ahmed Menshawy, Sameh Mohamed, Maraim Rizk Masoud

Generative AI is the hottest topic in tech. This practical book teaches machine learning engineers and data scientists how to use TensorFlow and Keras to create impressive generative deep learning models from scratch

Objev podobné jako Generative Deep Learning - David Foster

Updated to emphasize new features in Spark 2.4., this second edition shows data engineers and scientists why structure and unification in Spark matters. Specifically, this book explains how to perform simple and complex data analytics and employ machine-learning algorithms.

Objev podobné jako Learning Spark - Denny Lee, Brooke Wenig, Tathagata Das, Jules Damji

Distributed across servers, difficult to test, and resistant to modificationâ ”modern software is complex. Grokking Simplicity is a friendly, practical guide that will change the way you approach software design and development. It introduces a unique approach to functional programming that explains why certain features of software are prone to complexity, and teaches you the functional techniques you can use to simplify these systems so that theyâ ™re easier to test and debug. Available in PDF (ePub, kindle, and liveBook formats coming soon). about the technologyEven experienced developers struggle with software systems that sprawl across distributed servers and APIs, are filled with redundant code, and are difficult to reliably test and modify. Adopting ways of thinking derived from functional programming can help you design and refactor your codebase in ways that reduce complexity, rather than encouraging it. Grokking Simplicity lays out how to use functional programming in a professional environment to write a codebase thatâ ™s easier to test and reuse, has fewer bugs, and is better at handling the asynchronous nature of distributed systems. about the bookIn Grokking Simplicity, youâ ™ll learn techniques and, more importantly, a mindset that will help you tackle common problems that arise when software gets complex. Veteran functional programmer Eric Normand guides you to a crystal-clear understanding of why certain features of modern software are so prone to complexity and introduces you to the functional techniques you can use to simplify these systems so that theyâ ™re easier to read, test, and debug. Through hands-on examples, exercises, and numerous self-assessments, youâ ™ll learn to organize your code for maximum reusability and internalize methods to keep unwanted complexity out of your codebase. Regardless of the language youâ ™re using, the ways of thinking in this book will help recognize problematic code and tame even the most complex software. what s inside Apply functional programming principles to reduce codebase complexity Work with data transformation pipelines for code thatâ ™s easier to test and reuse Tools for modeling time to simplify asynchrony 60 exercises and 100 questions to test your knowledge about the readerFor experienced programmers. Examples are in JavaScript. about the author Eric Normand has been a functional programmer since 2001 and has been teaching functional programming online and in person since 2007. Visit LispCast.com to see more of his credentials.

Objev podobné jako Grokking Simplicity - Eric Normand

A friendly, fully-illustrated introduction to the most important computer programming algorithms. The algorithms you ll use most often as a programmer have already been discovered, tested, and proven. This book will prepare you for those pesky algorithms questions in every programming job interview and help you apply them in your day-to-day work. And if you want to understand them without slogging through dense multipage proofs, this is the book for you. In Grokking Algorithms, Second Edition you will discover: Search, sort, and graph algorithms Data structures such as arrays, lists, hash tables, trees, and graphs NP complete and greedy algorithms Performance trade-offs between algorithms Exercises and code samples in every chapter Over 400 illustrations with detailed walkthroughs The first edition of Grokking Algorithms proved to over 100,000 readers that learning algorithms doesn t have to be complicated or boring! This new edition now includes fresh coverage of trees, NP complete problems, and code updates to Python 3. With easy-to-read, friendly explanations, clever examples, and exercises to sharpen your skills as you learn, youâ ™ll actually enjoy learning these important algorithms.

Objev podobné jako Grokking Algorithms - Aditya Bhargava

AI is primed to revolutionize the way we build applications, offering exciting new ways to solve problems, uncover insights, innovate new products, and provide better user experiences. Successful AI is based on a set of core algorithms that form a base of knowledge shared by all data scientists. Grokking Artificial Intelligence Algorithms is a fully-illustrated and interactive tutorial guide to the different approaches and algorithms that underpin AI. Written in simple language and with lots of visual references and hands-on examples, readers learn the concepts, terminology, and theory they need to effectively incorporate AI algorithms into their applications. Grokking Artificial Intelligence Algorithms uses simple language, jargon-busting explanations, and hand-drawn diagrams to open up complex algorithms. Donâ ™t worry if you arenâ ™t a calculus wunderkind; youâ ™ll need only the algebra you picked up in math class. â ¢ Use cases for different AI algorithms â ¢ How to encode problems and solutions using data structures â ¢ Intelligent search for game playing â ¢ Ant colony algorithms for path finding â ¢ Evolutionary algorithms for optimization problems For software developers with high school-level algebra and calculus skills.

Objev podobné jako Grokking Artificial Intelligence Algorithms - Rishal Hurbans

Pamlsky pro psy - výcvikové, pro všechna plemena s normální aktivitou Pokud chcete odměnit svého psa po výcviku, vyzkoušejte pamlsky pro psy nbsp;DUVO+ Farmz uzené mini kosti ze Serrano šunky. Pamlsek je nbsp;100% přírodní s vysokým obsahem bílkovin a nízkým obsahem tuku. Neobsahuje umělá barviva, vůně ani příchutě. Pamlsek DUVO+ nbsp;Farmz uzené mini kosti ze Serrano šunky nbsp;je vhodný pro psy starší 9 měsíců. Klíčové vlastnosti pamlsky pro psy nbsp;DUVO+ Farmz uzené mini kosti ze Serrano šunkyJako skvělá pochoutka pro psy vám poslouží nbsp;DUVO+ Farmz uzené mini kosti ze Serrano šunkyPamlsek je 100% přírodníObsahuje velké množství bílkovin a malé množství tukuPamlsek DUVO+ nbsp;Farmz uzené mini kosti ze Serrano šunky neobsahuje umělá barviva, vůně ani příchutěJe vhodný pro psy od 9 měsícůAnalytické složky:Hrubý protein 37 %, obsah tuku 14 %, hrubý popel 30 %, vlhkost 19 %

Objev podobné jako DUVO+ Farmz uzené mini kosti ze Serrano šunky 40g 3ks (5414365202248)

Hliníková hluboká pánev Serrano od značky Florina o průměru 28 cm a objemu 3,5 l je navržena tak, aby spojovala moderní design s praktičností. Vyrobená je z tlačeného hliníku, který se vyznačuje vysokou odolností a skvělou tepelnou vodivostí. Díky tomu se pánev rychle a rovnoměrně zahřívá, což přináší úsporu energie i času. Vnitřní povrch je opatřen dvouvrstvou nepřilnavou úpravou Non-Stick, která zabraňuje připalování a umožňuje vaření s minimálním množstvím tuku.Rukojeť pánve je vyrobena z bakelitu s úpravou Soft Touch, díky které je příjemná na dotek, ergonomická a při vaření zůstává chladná. Manipulace s pánví je tak bezpečná a pohodlná. Hluboký korpus navíc umožňuje nejen smažení, ale i dušení a přípravu větších porcí pokrmů.Kolekce Serrano zaujme i svým vzhledem. Charakteristická pruhovaná struktura v kombinaci odstínů šedé dodává pánvi elegantní a moderní styl. Pánev je vhodná pro všechny typy sporáků včetně indukčních varných desek, takže ji snadno využijete v jakékoli kuchyni.Hlavní výhody produktu vyrobená z odolného hliníku pro rychlý a rovnoměrný ohřev dvouvrstvá nepřilnavá povrchová úprava Non-Stick usnadňuje vaření i čištění ergonomická rukojeť Soft Touch, která se nezahřívá hluboký korpus vhodný i pro dušení nebo větší množství jídla elegantní pruhovaný design kolekce Serrano použitelná na všech typech sporáků, včetně indukceObsah balení 1× hliníková pánev Florina Serrano 28 cm, 3,5 l

Objev podobné jako Florina Hliníková pánev Serrano 3,5 l, 28 cm

Hliníková hluboká pánev Serrano od značky Florina o průměru 28 cm a objemu 3,5 l je navržena tak, aby spojovala moderní design s praktičností. Vyrobená je z tlačeného hliníku, který se vyznačuje vysokou odolností a skvělou tepelnou vodivostí. Díky tomu se pánev rychle a rovnoměrně zahřívá, což přináší úsporu energie i času. Vnitřní povrch je opatřen dvouvrstvou nepřilnavou úpravou Non-Stick, která zabraňuje připalování a umožňuje vaření s minimálním množstvím tuku.Rukojeť pánve je vyrobena z bakelitu s úpravou Soft Touch, díky které je příjemná na dotek, ergonomická a při vaření zůstává chladná. Manipulace s pánví je tak bezpečná a pohodlná. Hluboký korpus navíc umožňuje nejen smažení, ale i dušení a přípravu větších porcí pokrmů.Kolekce Serrano zaujme i svým vzhledem. Charakteristická pruhovaná struktura v kombinaci odstínů šedé dodává pánvi elegantní a moderní styl. Pánev je vhodná pro všechny typy sporáků včetně indukčních varných desek, takže ji snadno využijete v jakékoli kuchyni.Hlavní výhody produktu vyrobená z odolného hliníku pro rychlý a rovnoměrný ohřev dvouvrstvá nepřilnavá povrchová úprava Non-Stick usnadňuje vaření i čištění ergonomická rukojeť Soft Touch, která se nezahřívá hluboký korpus vhodný i pro dušení nebo větší množství jídla elegantní pruhovaný design kolekce Serrano použitelná na všech typech sporáků, včetně indukceObsah balení 1× hliníková pánev Florina Serrano 28 cm, 3,5 l

Objev podobné jako Florina Hliníková pánev Serrano 3,5 l, 28 cm

Hrnec Serrano od značky Florina o průměru 28 cm a objemu 6,1 l je spojením moderní funkčnosti a elegantního designu. Vyrobený je z tlačeného hliníku, který se rychle a rovnoměrně zahřívá, což zajišťuje efektivní přípravu pokrmů a úsporu energie. Díky univerzálnímu dnu jej můžete používat na všech typech sporáků včetně indukce.Vnitřní povrch je opatřen dvojitou nepřilnavou vrstvou Non-Stick, která brání připalování a umožňuje vaření s minimálním množstvím tuku. Hrnec se proto snadno čistí a zajišťuje zdravější způsob vaření. K pohodlnému a bezpečnému používání přispívají ergonomické rukojeti Soft Touch z bakelitu, které se nezahřívají a umožňují pevný a jistý úchop.Kolekce Serrano se vyznačuje originální pruhovanou strukturou povrchu a kombinací odstínů šedé, díky čemuž působí moderně a elegantně. Hrnec je doplněn o skleněnou poklici s ventilem pro únik páry, takže budete mít vaření plně pod kontrolou.Hlavní výhody produktu vyrobený z tlačeného hliníku pro rychlé a rovnoměrné zahřívání univerzální použití na všech typech sporáků, včetně indukce 2vrstvá nepřilnavá povrchová úprava Non-Stick ergonomické rukojeti Soft Touch z bakelitu – chladné na dotek elegantní šedý design s pruhovanou strukturou skleněná poklice s ventilem pro únik páryObsah balení 1× hrnec Serrano 6,1 l, 28 cm 1× skleněná poklice

Objev podobné jako Florina Hliníkový hrnec Serrano 6,1 l, 28 cm, pr. 28 cm

Hrnec Serrano od značky Florina o průměru 20 cm a objemu 2,1 l je spojením moderní funkčnosti a elegantního designu. Vyrobený je z tlačeného hliníku, který se rychle a rovnoměrně zahřívá, což zajišťuje efektivní přípravu pokrmů a úsporu energie. Díky univerzálnímu dnu jej můžete používat na všech typech sporáků včetně indukce.Vnitřní povrch je opatřen dvojitou nepřilnavou vrstvou Non-Stick, která brání připalování a umožňuje vaření s minimálním množstvím tuku. Hrnec se proto snadno čistí a zajišťuje zdravější způsob vaření. K pohodlnému a bezpečnému používání přispívají ergonomické rukojeti Soft Touch z bakelitu, které se nezahřívají a umožňují pevný a jistý úchop.Kolekce Serrano se vyznačuje originální pruhovanou strukturou povrchu a kombinací odstínů šedé, díky čemuž působí moderně a elegantně. Hrnec je doplněn o skleněnou poklici s ventilem pro únik páry, takže budete mít vaření plně pod kontrolou.Hlavní výhody produktu vyrobený z tlačeného hliníku pro rychlé a rovnoměrné zahřívání univerzální použití na všech typech sporáků, včetně indukce 2vrstvá nepřilnavá povrchová úprava Non-Stick ergonomické rukojeti Soft Touch z bakelitu – chladné na dotek elegantní šedý design s pruhovanou strukturou skleněná poklice s ventilem pro únik páryObsah balení 1× hrnec Serrano 2,1 l, 20 cm 1× skleněná poklice

Objev podobné jako Florina Hliníkový hrnec Serrano 2,1 l, 20 cm, pr. 20 cm

Hrnec Serrano od značky Florina o průměru 24 cm a objemu 3,7 l je spojením moderní funkčnosti a elegantního designu. Vyrobený je z tlačeného hliníku, který se rychle a rovnoměrně zahřívá, což zajišťuje efektivní přípravu pokrmů a úsporu energie. Díky univerzálnímu dnu jej můžete používat na všech typech sporáků včetně indukce.Vnitřní povrch je opatřen dvojitou nepřilnavou vrstvou Non-Stick, která brání připalování a umožňuje vaření s minimálním množstvím tuku. Hrnec se proto snadno čistí a zajišťuje zdravější způsob vaření. K pohodlnému a bezpečnému používání přispívají ergonomické rukojeti Soft Touch z bakelitu, které se nezahřívají a umožňují pevný a jistý úchop.Kolekce Serrano se vyznačuje originální pruhovanou strukturou povrchu a kombinací odstínů šedé, díky čemuž působí moderně a elegantně. Hrnec je doplněn o skleněnou poklici s ventilem pro únik páry, takže budete mít vaření plně pod kontrolou.Hlavní výhody produktu vyrobený z tlačeného hliníku pro rychlé a rovnoměrné zahřívání univerzální použití na všech typech sporáků, včetně indukce 2vrstvá nepřilnavá povrchová úprava Non-Stick ergonomické rukojeti Soft Touch z bakelitu – chladné na dotek elegantní šedý design s pruhovanou strukturou skleněná poklice s ventilem pro únik páryObsah balení 1× hrnec Serrano 3,7 l, 24 cm 1× skleněná poklice

Objev podobné jako Florina Hliníkový hrnec Serrano 3,7 l, 24 cm, pr. 24 cm

Pamlsky pro psy - výcvikové, pro všechna plemena s normální aktivitou, receptura: vepřová, hrubé bílkoviny 37 %, bez obilovin Připravte si pro svého čtyřnohého mazlíčka pamlsek, za který vás poslechne na slovo. Kousky uzené sušené šunky Serrano Farmz od Duvo+ se jistě hned po prvním kousnutí stanou velice oblíbenou pochoutkou. Balení obsahuje pouze uzené vepřové maso a kosti. Pamlsek pro psy DUVO+ Farmz kousky uzené sušené šunky Serrano je ideální jako motivace při výcviku a je určen pro psy všech plemen a s normální aktivitou. Klíčové vlastnosti pamlsky pro psy DUVO+ Farmz kousky uzené sušené šunky SerranoIdeální jako odměna při výcvikuPamlsky pro psy DUVO+ Farmz kousky uzené sušené šunky Serrano obsahují pouze vepřové maso a kostiUrčeno pro psy všech plemen a s normální aktivitou Složení:vepřové maso s kostíAnalytické složky:hrubý protein 37 %, obsah tuku 14 %, hrubý popel 30 %, vlhkost 19 %Krmný návod:Podávejte pouze pod...

Objev podobné jako DUVO+ Farmz kousky uzené sušené šunky Serrano 200g (5414365202200)

Hrnec Serrano od značky Florina o průměru 28 cm a objemu 6,1 l je spojením moderní funkčnosti a elegantního designu. Vyrobený je z tlačeného hliníku, který se rychle a rovnoměrně zahřívá, což zajišťuje efektivní přípravu pokrmů a úsporu energie. Díky univerzálnímu dnu jej můžete používat na všech typech sporáků včetně indukce.Vnitřní povrch je opatřen dvojitou nepřilnavou vrstvou Non-Stick, která brání připalování a umožňuje vaření s minimálním množstvím tuku. Hrnec se proto snadno čistí a zajišťuje zdravější způsob vaření. K pohodlnému a bezpečnému používání přispívají ergonomické rukojeti Soft Touch z bakelitu, které se nezahřívají a umožňují pevný a jistý úchop.Kolekce Serrano se vyznačuje originální pruhovanou strukturou povrchu a kombinací odstínů šedé, díky čemuž působí moderně a elegantně. Hrnec je doplněn o skleněnou poklici s ventilem pro únik páry, takže budete mít vaření plně pod kontrolou.Hlavní výhody produktu vyrobený z tlačeného hliníku pro rychlé a rovnoměrné zahřívání univerzální použití na všech typech sporáků, včetně indukce 2vrstvá nepřilnavá povrchová úprava Non-Stick ergonomické rukojeti Soft Touch z bakelitu – chladné na dotek elegantní šedý design s pruhovanou strukturou skleněná poklice s ventilem pro únik páryObsah balení 1× hrnec Serrano 6,1 l, 28 cm 1× skleněná poklice

Objev podobné jako Florina Hliníkový hrnec Serrano 6,1 l, 28 cm, pr. 28 cm

Hrnec Serrano od značky Florina o průměru 20 cm a objemu 2,1 l je spojením moderní funkčnosti a elegantního designu. Vyrobený je z tlačeného hliníku, který se rychle a rovnoměrně zahřívá, což zajišťuje efektivní přípravu pokrmů a úsporu energie. Díky univerzálnímu dnu jej můžete používat na všech typech sporáků včetně indukce.Vnitřní povrch je opatřen dvojitou nepřilnavou vrstvou Non-Stick, která brání připalování a umožňuje vaření s minimálním množstvím tuku. Hrnec se proto snadno čistí a zajišťuje zdravější způsob vaření. K pohodlnému a bezpečnému používání přispívají ergonomické rukojeti Soft Touch z bakelitu, které se nezahřívají a umožňují pevný a jistý úchop.Kolekce Serrano se vyznačuje originální pruhovanou strukturou povrchu a kombinací odstínů šedé, díky čemuž působí moderně a elegantně. Hrnec je doplněn o skleněnou poklici s ventilem pro únik páry, takže budete mít vaření plně pod kontrolou.Hlavní výhody produktu vyrobený z tlačeného hliníku pro rychlé a rovnoměrné zahřívání univerzální použití na všech typech sporáků, včetně indukce 2vrstvá nepřilnavá povrchová úprava Non-Stick ergonomické rukojeti Soft Touch z bakelitu – chladné na dotek elegantní šedý design s pruhovanou strukturou skleněná poklice s ventilem pro únik páryObsah balení 1× hrnec Serrano 2,1 l, 20 cm 1× skleněná poklice

Objev podobné jako Florina Hliníkový hrnec Serrano 2,1 l, 20 cm, pr. 20 cm

Hrnec Serrano od značky Florina o průměru 24 cm a objemu 3,7 l je spojením moderní funkčnosti a elegantního designu. Vyrobený je z tlačeného hliníku, který se rychle a rovnoměrně zahřívá, což zajišťuje efektivní přípravu pokrmů a úsporu energie. Díky univerzálnímu dnu jej můžete používat na všech typech sporáků včetně indukce.Vnitřní povrch je opatřen dvojitou nepřilnavou vrstvou Non-Stick, která brání připalování a umožňuje vaření s minimálním množstvím tuku. Hrnec se proto snadno čistí a zajišťuje zdravější způsob vaření. K pohodlnému a bezpečnému používání přispívají ergonomické rukojeti Soft Touch z bakelitu, které se nezahřívají a umožňují pevný a jistý úchop.Kolekce Serrano se vyznačuje originální pruhovanou strukturou povrchu a kombinací odstínů šedé, díky čemuž působí moderně a elegantně. Hrnec je doplněn o skleněnou poklici s ventilem pro únik páry, takže budete mít vaření plně pod kontrolou.Hlavní výhody produktu vyrobený z tlačeného hliníku pro rychlé a rovnoměrné zahřívání univerzální použití na všech typech sporáků, včetně indukce 2vrstvá nepřilnavá povrchová úprava Non-Stick ergonomické rukojeti Soft Touch z bakelitu – chladné na dotek elegantní šedý design s pruhovanou strukturou skleněná poklice s ventilem pro únik páryObsah balení 1× hrnec Serrano 3,7 l, 24 cm 1× skleněná poklice

Objev podobné jako Florina Hliníkový hrnec Serrano 3,7 l, 24 cm, pr. 24 cm

ETA Luis 4341 90000, 1 ks, Zastřihovače chloupků v nose pro muže, ETA Luis 4341 90000 - styl bez kompromisů. Elegantní design a bezstarostné používání, to je zastřihovač chloupků v nose a uších ETA Luis 4341 90000. Tento spolehlivý pomocník s přesným a bezpečným zastřihováním se stane nepostradatelným doplňkem vašich kosmetických potřeb. Pokud vyznáváte dokonalou péči o své vzezření, je tento praktický nástroj právě pro vás. ETA Luis 4341 90000 nabízí jemné zastřihování s maximální účinností. Je ideální pro ty, kteří chtějí mít svůj vzhled pod kontrolou každý den, ať už doma nebo na cestách. Díky kompaktnímu rozměru a modernímu designu ho snadno uložíte do jakékoliv kosmetické tašky. Vychutnejte si jednoduché ovládání a precizní péči o svůj vzhled. Vlastnosti: efektivní systém zastřihování snadné ovládání jednou rukou kvalitní a odolný materiál kompaktní design pro snadné cestování rychlé a bezpečné zastřižení nenáročná údržba a čištění šetrný k citlivé pokožce Technická specifikace: bateriový pohon pro bezdrátový provoz výkonný motorek pro efektivní péči speciálně tvarované čepele nízký hmotnost pro pohodlné použití moderní design s ergonomickým úchopem Obsah balení: zastřihovač chloupků ETA Luis 4341 návod k použití ochranný kryt čisticí štěteček Jak používat: Ujistěte se, že máte očištěnou a suchou pokožku. Zapněte zastřihovač a jemně přiložte k požadované oblasti. Pohybujte pomalu a opatrně, dokud nedosáhnete požadovaného výsledku. Po použití přístroj pečlivě očistěte pomocí přiloženého štětečku. Pravidelná údržba zajistí dlouhou životnost produktu. Notino tip: Kromě zastřihovače ETA Luis 4341 doporučujeme vyzkoušet také depilátor ETA, který krásně doplní vaši péči o tělo. Díky kombinaci těchto dvou pomocníků dosáhnete maximálního komfortu a jistoty v každodenní úpravě vzhledu.

Objev podobné jako ETA Luis 4341 90000 zastřihovač chloupků v nose a uších 1 ks

Jak chutná ticho, když ztichne celý svět kolem? A jak chutná svoboda, když člověk poprvé usedne v kavárně, na pláži nebo v letadle sám – ale ne osamělý? Marie Luise Ritterová nabízí čtenářům osobní a hluboce upřímnou cestu k sobě samé. Přiznává strach, pochyby i křehkost, ale zároveň ukazuje, že být sám neznamená být ztracený. Zkušenosti z Porta, Edinburghu, Ibizy i Berlína skládá do příběhu, který není návodem, ale inspirací – jak začít, jak zpomalit, jak být spokojeně sama… a možná i šťastnější. Pro koho je kniha určena Pro každého, kdo někdy pocítil tíhu samoty – ať už žije sám, nebo ve vztahu. Pro ženy hledající oporu v době změn. Pro muže, kteří chtějí chápat vnitřní svět blízkých. Pro všechny, kdo se touží naučit, že samota nemusí být stigma, ale prostor ke zklidnění a růstu. Proč si tuto knihu přečíst Protože konečně někdo nahlas pojmenovává, co tolik z nás v tichosti prožívá. Protože autorka neslibuje recepty, ale nabízí sdílení – vtipné, citlivé, lidské. Protože vám kniha pomůže necítit se divně, když zrovna nikoho nemáte… a dokonce vám ukáže, že být sama může být dar. Co ti kniha přinese Odvahu nebát se být sama. Chuť zkusit nové věci jen se sebou. Schopnost nahlédnout své emoce bez studu. A především pocit, že tak, jak žijete právě teď, je to v pořádku. „Život není čekárna, kde sedíte, dokud se neobjeví ta správná osoba, která s vámi bude chtít něco prožít. Váš život je důležitý. Stejně jako všechno ostatní, pro co jste zapálení.“ Doporučení nakladatele „Tuto knihu bychom dali do rukou každé ženě – nejen jako povzbuzení, ale jako důkaz, že život nemusí být čekárna. Marie Luise Ritterová píše s odzbrojující otevřeností a její slova hladí i burcují zároveň.“ - Michaela a Václav Kazdovi Přidejte si do sbírky O autorce Marie Luise Ritterová Marie Luise Ritterová je německá novinářka, spisovatelka a autorka několika knih, které se věnují vztahům, duševnímu zdraví, sebelásce a osobnímu růstu. Její styl je osobní, autentický a otevřený – vychází ze zkušeností, které sama prožila. Získala si čtenářky (i čtenáře) především svou schopností přesně popsat pocity, o kterých se často mlčí: samotu, rozchody, vnitřní nejistoty i momenty, kdy se člověk znovu staví na vlastní nohy. Je pro ni typická upřímnost bez patosu (nebojí se psát o strachu, slzách, ani trapasech), ženská perspektiva bez stereotypů (nebojuje „proti mužům“, ale za svobodu být sama sebou), cestování jako terapie: mnohé její příběhy vznikly na cestách, které podnikla sama. V Německu je Marie Luise Ritter považována za hlas generace mileniálů, který propojuje témata vztahů, samoty, digitální kultury a seberozvoje. Kniha Vom Glück, allein zu sein (česky Sama a šťastná) se rychle stala bestsellerem.

Objev podobné jako Marie Luise Ritterová Sama a šťastná Provedení: Tištěná kniha

Jak chutná ticho, když ztichne celý svět kolem? A jak chutná svoboda, když člověk poprvé usedne v kavárně, na pláži nebo v letadle sám – ale ne osamělý? Marie Luise Ritterová nabízí čtenářům osobní a hluboce upřímnou cestu k sobě samé. Přiznává strach, pochyby i křehkost, ale zároveň ukazuje, že být sám neznamená být ztracený. Zkušenosti z Porta, Edinburghu, Ibizy i Berlína skládá do příběhu, který není návodem, ale inspirací – jak začít, jak zpomalit, jak být spokojeně sama… a možná i šťastnější. Pro koho je kniha určena Pro každého, kdo někdy pocítil tíhu samoty – ať už žije sám, nebo ve vztahu. Pro ženy hledající oporu v době změn. Pro muže, kteří chtějí chápat vnitřní svět blízkých. Pro všechny, kdo se touží naučit, že samota nemusí být stigma, ale prostor ke zklidnění a růstu. Proč si tuto knihu přečíst Protože konečně někdo nahlas pojmenovává, co tolik z nás v tichosti prožívá. Protože autorka neslibuje recepty, ale nabízí sdílení – vtipné, citlivé, lidské. Protože vám kniha pomůže necítit se divně, když zrovna nikoho nemáte… a dokonce vám ukáže, že být sama může být dar. Co ti kniha přinese Odvahu nebát se být sama. Chuť zkusit nové věci jen se sebou. Schopnost nahlédnout své emoce bez studu. A především pocit, že tak, jak žijete právě teď, je to v pořádku. „Život není čekárna, kde sedíte, dokud se neobjeví ta správná osoba, která s vámi bude chtít něco prožít. Váš život je důležitý. Stejně jako všechno ostatní, pro co jste zapálení.“ Doporučení nakladatele „Tuto knihu bychom dali do rukou každé ženě – nejen jako povzbuzení, ale jako důkaz, že život nemusí být čekárna. Marie Luise Ritterová píše s odzbrojující otevřeností a její slova hladí i burcují zároveň.“ - Michaela a Václav Kazdovi Přidejte si do sbírky O autorce Marie Luise Ritterová Marie Luise Ritterová je německá novinářka, spisovatelka a autorka několika knih, které se věnují vztahům, duševnímu zdraví, sebelásce a osobnímu růstu. Její styl je osobní, autentický a otevřený – vychází ze zkušeností, které sama prožila. Získala si čtenářky (i čtenáře) především svou schopností přesně popsat pocity, o kterých se často mlčí: samotu, rozchody, vnitřní nejistoty i momenty, kdy se člověk znovu staví na vlastní nohy. Je pro ni typická upřímnost bez patosu (nebojí se psát o strachu, slzách, ani trapasech), ženská perspektiva bez stereotypů (nebojuje „proti mužům“, ale za svobodu být sama sebou), cestování jako terapie: mnohé její příběhy vznikly na cestách, které podnikla sama. V Německu je Marie Luise Ritter považována za hlas generace mileniálů, který propojuje témata vztahů, samoty, digitální kultury a seberozvoje. Kniha Vom Glück, allein zu sein (česky Sama a šťastná) se rychle stala bestsellerem.

Objev podobné jako Marie Luise Ritterová Sama a šťastná Provedení: E-kniha

Marie Luise Ritterová píše tak, jak by si člověk přál, aby na něj mluvila blízká přítelkyně. Nepřesvědčuje, nehodnotí, jen vypráví. Jedinou větou dokáže otevřít téma, které v sobě možná nosíte už dlouho. Autorka píše v první osobě a vše vychází z jejích osobních zkušeností – z cest, rozhovorů, vlastních omylů, terapií i obyčejného všedního dne. Nesnaží se radit. Nabízí svůj pohled – s jemným humorem, lidskostí a upřímností. Její styl je obrazný, všímavý, plný drobných detailů. Dokáže popsat vůni citronové kůry stejně živě jako pocit, že už nechceme pořád všem vyhovět. A právě díky těmhle malým obrazům se text čte s překvapivou lehkostí – jako by byl psaný přímo pro vás. Tahle kniha nepřináší odpovědi. Ale pomáhá klást lepší otázky. A možná poprvé za dlouhou dobu pocítíte, že v tom nejste sama. Pro koho je kniha určena: Pro každého, kdo někdy zapomněl, jak se usmívá. Pro ty, kdo chtějí zpomalit, nadechnout se a znovu objevit radost z maličkostí. Pro ženy i muže, kteří hledají klid v sobě – a třeba se zatím jen snaží začít. Proč si tuto knihu přečíst Naučíte se, jak brát i nepříjemné situace s humorem a nadhledem. Objevíte krásu všedních dní i sílu pomalého života. Získáte inspiraci, jak si v sobě pěstovat klid – i když kolem zuří chaos. Každý příběh vám připomene, že nemusíte být dokonalí, abyste mohli být šťastní. Dozvíte se, že „zpackat něco“ je často začátek něčeho nového. Co ti kniha přinese Odvahu být sám sebou. Nadhled ve chvílích, kdy se vám všechno sype pod rukama. Praktické způsoby, jak znovu najít svůj vnitřní klid. Úsměv na tváři – možná i smích nahlas. Pocit, že v tom nejste sami. Nahlédnout do knihy Doporučení nakladatele „Tuhle knihu jsme četli se smíchem i se zatajeným dechem. Marie Luise Ritterová dokáže pojmenovat naše skryté obavy, každodenní zápasy i radosti tak, že máte pocit, že mluví právě o vás. Je to kniha, která vám bude ležet vedle postele – a budete se k ní rádi vracet. Lehkost totiž není cíl. Je to způsob života.“ - Michaela a Václav Kazdovi Úryvek z knihy „Jsem si tak nějak sama se sebou. Všechno, co dělám, mi připadá správné, baví mě to a jde mi to dobře od ruky. Ráno vstávám s chutí a užívám si každý den. Když se cítím sama sebou, vnitřně posílená a zocelená, můžu se lépe rozhodnout. Dokážu s klidem čelit výzvám a mám pocit, že žiju svým vlastním tempem, v souladu se svým životem – a ne jako by mě život míjel. Prostě jen tak… lehce.“ Přidejte si do sbírky O autorce Marie Luise Ritterová Marie Luise Ritterová (* 1991) je novinářka, spisovatelka a influencerka. Po studiu žurnalistiky se jako copywriterka, blogerka a autorka na volné noze věnovala psaní a žila mnoho let v Hamburku, poté v Berlíně, na Mallorce a nyní v Paříži. Jako influencerka se zaměřením na osobní autentické příběhy nechává čtenáře na instagramu (@luiseliebt) nahlédnout do svého každodenního života a zve je i na cesty za zážitky – na výlety, festivaly – a motivuje je k hledání lásky, dobrodružství a radosti ze života. Co o knize říká autorka Brát věci s klidem a nadhledem je jako smlouva, kterou musíme uzavřít sami se sebou. Nemůžeme vždy ovlivnit to, co se nám v životě stane, ale můžeme se rozhodnout, jak na to zareagujeme, jak se vypořádáme s úkoly, které před nás život postaví. Umění brát život s lehkostí není psychologická příručka, v této knize se věnuji tomu, co dělám nejraději: vyprávím příběhy. O tom, co jsem zažila a jak mě to ovlivnilo. Lehce a zábavně. Marie Luise Ritter​ová

Objev podobné jako Marie Luise Ritterová Umění brát život s lehkostí Provedení: Tištěná kniha

Marie Luise Ritterová píše tak, jak by si člověk přál, aby na něj mluvila blízká přítelkyně. Nepřesvědčuje, nehodnotí, jen vypráví. Jedinou větou dokáže otevřít téma, které v sobě možná nosíte už dlouho. Autorka píše v první osobě a vše vychází z jejích osobních zkušeností – z cest, rozhovorů, vlastních omylů, terapií i obyčejného všedního dne. Nesnaží se radit. Nabízí svůj pohled – s jemným humorem, lidskostí a upřímností. Její styl je obrazný, všímavý, plný drobných detailů. Dokáže popsat vůni citronové kůry stejně živě jako pocit, že už nechceme pořád všem vyhovět. A právě díky těmhle malým obrazům se text čte s překvapivou lehkostí – jako by byl psaný přímo pro vás. Tahle kniha nepřináší odpovědi. Ale pomáhá klást lepší otázky. A možná poprvé za dlouhou dobu pocítíte, že v tom nejste sama. Pro koho je kniha určena: Pro každého, kdo někdy zapomněl, jak se usmívá. Pro ty, kdo chtějí zpomalit, nadechnout se a znovu objevit radost z maličkostí. Pro ženy i muže, kteří hledají klid v sobě – a třeba se zatím jen snaží začít. Proč si tuto knihu přečíst Naučíte se, jak brát i nepříjemné situace s humorem a nadhledem. Objevíte krásu všedních dní i sílu pomalého života. Získáte inspiraci, jak si v sobě pěstovat klid – i když kolem zuří chaos. Každý příběh vám připomene, že nemusíte být dokonalí, abyste mohli být šťastní. Dozvíte se, že „zpackat něco“ je často začátek něčeho nového. Co ti kniha přinese Odvahu být sám sebou. Nadhled ve chvílích, kdy se vám všechno sype pod rukama. Praktické způsoby, jak znovu najít svůj vnitřní klid. Úsměv na tváři – možná i smích nahlas. Pocit, že v tom nejste sami. Nahlédnout do knihy Doporučení nakladatele „Tuhle knihu jsme četli se smíchem i se zatajeným dechem. Marie Luise Ritterová dokáže pojmenovat naše skryté obavy, každodenní zápasy i radosti tak, že máte pocit, že mluví právě o vás. Je to kniha, která vám bude ležet vedle postele – a budete se k ní rádi vracet. Lehkost totiž není cíl. Je to způsob života.“ - Michaela a Václav Kazdovi Úryvek z knihy „Jsem si tak nějak sama se sebou. Všechno, co dělám, mi připadá správné, baví mě to a jde mi to dobře od ruky. Ráno vstávám s chutí a užívám si každý den. Když se cítím sama sebou, vnitřně posílená a zocelená, můžu se lépe rozhodnout. Dokážu s klidem čelit výzvám a mám pocit, že žiju svým vlastním tempem, v souladu se svým životem – a ne jako by mě život míjel. Prostě jen tak… lehce.“ Přidejte si do sbírky O autorce Marie Luise Ritterová Marie Luise Ritterová (* 1991) je novinářka, spisovatelka a influencerka. Po studiu žurnalistiky se jako copywriterka, blogerka a autorka na volné noze věnovala psaní a žila mnoho let v Hamburku, poté v Berlíně, na Mallorce a nyní v Paříži. Jako influencerka se zaměřením na osobní autentické příběhy nechává čtenáře na instagramu (@luiseliebt) nahlédnout do svého každodenního života a zve je i na cesty za zážitky – na výlety, festivaly – a motivuje je k hledání lásky, dobrodružství a radosti ze života. Co o knize říká autorka Brát věci s klidem a nadhledem je jako smlouva, kterou musíme uzavřít sami se sebou. Nemůžeme vždy ovlivnit to, co se nám v životě stane, ale můžeme se rozhodnout, jak na to zareagujeme, jak se vypořádáme s úkoly, které před nás život postaví. Umění brát život s lehkostí není psychologická příručka, v této knize se věnuji tomu, co dělám nejraději: vyprávím příběhy. O tom, co jsem zažila a jak mě to ovlivnilo. Lehce a zábavně. Marie Luise Ritter​ová

Objev podobné jako Marie Luise Ritterová Umění brát život s lehkostí Provedení: E-kniha

Transform Spanish teaching in primary schools with Learn Spanish with Luis y Sofía. Designed to inspire a love of the language, this comprehensive 4-level scheme ensures full coverage of the Key Stage 2 National Curriculum, with Level 4 building on the language and vocabulary covered in earlier levels.The Level 4 book, along with its free downloadable resources, provides everything you need to teach Spanish confidently and effectively in Year 6. There are 7 carefully crafted stories designed to introduce beginning learners to essential vocabulary and language structures. These can be shared with pupils using audio-enhanced PowerPoints on an interactive whiteboard or printed for individual reading.Accompanying the stories are a wealth of lesson ideas for developing speaking, listening, reading and writing skills, engaging activities and mini-scripts to make the most of every story.Learn Spanish with Luis y Sofía is ideal for non-specialist teachers. Grammar skills are introduced progressively throughout the scheme, with clear explanations provided to support teachers. With all language modelled in high-quality audio files, you won t need to worry about pronunciation.Stories are an excellent way to teach Spanish as they foster emotional engagement, making the learning process both enjoyable and memorable. Children will adore the humour and relatable moments in the stories, eagerly following Luis and Sofía s adventures. Like many siblings, Luis and Sofía sometimes bicker, adding to their charm and authenticity.The stories link seamlessly to popular primary school topics, making it easy to integrate the scheme with other Spanish resources. At Level 4 topics include school subjects, numbers to 100, food, telling the time, holidays, classroom items, sports and other leisure time activities.This book and accompanying resources provide everything you need to teach Spanish in Year 6. However, to enable your pupils to better enjoy reading the stories on their own or in groups, an anthology of the stories is available for purchase: Luis y Sofía Spanish Stories for Primary School Pupils, Level 4.

Objev podobné jako Learn Spanish with Luis y Sofia, Level 4 - Barbara, Bell, Jenny Scanes

Transform Spanish teaching in primary schools with Learn Spanish with Luis y Sofía.Designed to inspire a love of the language, this comprehensive 4-level scheme ensures full coverage of the Key Stage 2 National Curriculum, with Level 2 building on the language and vocabulary covered in Level 1.The Level 2 book, along with its free downloadable resources, provides everything you need to teach Spanish confidently and effectively in Year 4. There are 7 carefully crafted stories designed to introduce beginning learners to essential vocabulary and language structures. These can be shared with pupils using audio-enhanced PowerPoints on an interactive whiteboard or printed for individual reading.Accompanying the stories are a wealth of lesson ideas for developing speaking, listening, reading and writing skills, engaging activities and mini-scripts to make the most of every story.Learn Spanish with Luis y Sofía is ideal for non-specialist teachers. Grammar skills are introduced progressively throughout the scheme, with clear explanations provided to support teachers. With all language modelled in high-quality audio files, you won t need to worry about pronunciation.Stories are an excellent way to teach Spanish as they foster emotional engagement, making the learning process both enjoyable and memorable. Children will adore the humour and relatable moments in the stories, eagerly following Luis and Sofía s adventures. Like many siblings, Luis and Sofía sometimes bicker, adding to their charm and authenticity.The stories link seamlessly to popular primary school topics, making it easy to integrate the scheme with other Spanish resources. At Level 2, topics include animals, likes and dislikes, days of the week, months of the year, parts of the body and numbers to 31.This book and accompanying resources provide everything you need to teach Spanish in Year 4. However, to enable your pupils to better enjoy reading the stories on their own or in groups, an anthology of the stories is available for purchase: Luis y Sofía Spanish Stories for Primary School Pupils, Level 2.

Objev podobné jako Learn Spanish with Luis y Sofia, Level 2 - Barbara, Bell, Jenny Scanes

Tyčový aku vysavač ECG VT 7670 2in1 Luis je navržen tak, aby vám co nejvíce usnadnil každodenní úklid. Jeho hlavní předností je provedení 2 v 1, které kombinuje klasický tyčový vysavač s odnímatelným ručním luxem. To znamená, že kromě podlah zvládnete s tímto spotřebičem pohodlně vysát i sedačku, jídelní stůl, nebo dokonce interiér auta. Bezdrátové provedení s výdrží až 40 minut na jedno nabití vám přitom umožní uklízet bez neustálého přepojování kabelů a hledání zásuvek. Vysavač ECG VT 7670 2in1 Luis je vybaven silným 220W BLDC motorem, což je moderní bezkomutátorový stejnosměrný motor, který je oproti klasickým motorům nejen výkonnější, ale také tišší a energeticky úspornější. Jeho výhodou je i delší životnost, protože v něm nedochází k tření mezi mechanickými částmi, takže se tak rychle neopotřebuje. Můžete se tak těšit na spolehlivý výkon, a to po mnoho let používání. Hlučnost vysavače nepřesahuje i díky BLDC motoru 76 dB.Protože má tento tyčový aku vysavač regulovatelný výkon, můžete jeho fungování snadno přizpůsobit aktuální situaci. Při úklidu větších prostor, jako jsou obývací pokoje či chodby, můžete nastavit výkon na nízkou či střední úroveň, čímž si zajistíte dlouhou výdrž baterie. Při vysávání koberce můžete naopak zvolit maximální sací výkon, což vám zaručí, že vysavač efektivně zvládne i ty nejnáročnější úkoly. Flexibilitu spotřebiče ještě podtrhává odnímatelný ruční vysavač, který je ideální volbou pro rychlé úklidy, například po vaření nebo pro vysátí drobků po dětech.Zapomeňte na neustálé vyměňování prachových sáčků. ECG VT 7670 2in1 Luis je bezsáčkový spotřebič, který využívá vyspělou cyklónovou technologii. Ta odděluje prach a nečistoty z nasávaného vzduchu pomocí odstředivé síly, což má hned několik výhod. Méně se díky tomu ucpávají filtry, vysavač si udržuje stálý sací výkon a údržba je velmi snadná – sběrnou nádobu o objemu 1000 ml stačí prostě a jednoduše vysypat. Vysavač s cyklónovou technologií je obzvláště vhodný pro domácnosti s alergiky, protože minimalizuje zpětné úniky prachu do vzduchu. To je ostatně ještě podpořeno špičkovou filtrací – lux využívá účinný HEPA filtr H11, který zvládá zachycovat i extra jemné částečky prachu, pylu a dalších nečistot.Jednou z výrazných předností tohoto aku vysavače je také ohebná kovová trubice. Ta vám totiž umožní pohodlně vysávat i pod nízkým nábytkem, postelemi nebo gaučem – bez nutnosti namáhavého ohýbání. Díky motorizovanému kartáči s LED osvětlením vysávané plochy se navíc snadno dostanete i do tmavých rohů a zákoutí, kde často zůstávají nečistoty neodhalené.Vysavač ECG VT 7670 2in1 Luis vám dodáme s bohatým příslušenstvím, které usnadňuje vysávání různých povrchů. Součástí balení jsou speciální nástavce, které vám pomohou s úklidem čalouněného nábytku, špatně dostupných míst i srsti domácích mazlíčků. Příslušenství přitom můžete pohodlně zavěsit společně s vysavačem a nabíjecí základnou na zeď, čímž doma ušetříte místo a hlavně budete mít všechno hezky při ruce. Vysavač je vybaven i praktickým indikátorem stavu baterie. Jeho plné nabití trvá přibližně 4,5 hodiny.

Objev podobné jako ECG VT 7670 2in1 Luis tyčový vysavač