Андреас Мюллер – Введение в машинное обучение с помощью Python

Name: Андреас Мюллер - Введение в машинное обучение с помощью Python
SKU: 76218
Price: 1975 RUB
Availability: InStock

1.975 ₽

Автор: Андреас Мюллер
Название: Введение в машинное обучение с помощью Python
Формат: PDF
Тема: Нейросети
Количество страниц: 393
Качество: Компьютерное, издательское

Эта полноцветная книга – отличный источник информации для каждого, кто собирается использовать машинное обучение на практике. Ныне машинное обучение стало неотъемлемой частью различных коммерческих и исследовательских проектов, и не следует думать, что эта область – прерогатива исключительно крупных компаний с мощными командами аналитиков.

Эта книга научит вас практическим способам построения систем МО, даже если вы еще новичок в этой области. В ней подробно объясняются все этапы, необходимые для создания успешного проекта машинного обучения, с использованием языка Python и библиотек scikit-learn, NumPy и matplotlib. Авторы сосредоточили свое внимание исключительно на практических аспектах применения алгоритмов машинного обучения, оставив за рамками книги их математическое обоснование. Данная книга адресована специалистам, решающим реальные задачи, а поскольку область применения методов МО практически безгранична, прочитав эту книгу, вы сможете собственными силами построить действующую систему машинного обучения в любой научной или коммерческой сфере.

Категория: Веб-дизайн и программирование

Описание
Отзывы (0)

Описание

Книга Андреас Мюллер — Введение в машинное обучение с помощью Python предлагает практический подход к освоению основных алгоритмов и инструментов машинного обучения. Автор, один из создателей библиотеки scikit-learn, объясняет, как решать реальные задачи анализа данных, не углубляясь в сложную математику.

В книге подробно разбираются подготовка данных, выбор модели, оценка качества, отбор признаков и тонкая настройка гиперпараметров. Особое внимание уделено работе с текстом, изображениями и неструктурированными данными с помощью Python, pandas, NumPy, scikit-learn, matplotlib и seaborn.

Data Scientist и аналитикам данных, которые хотят быстро перейти от теории к практике
Python-разработчикам, желающим освоить машинное обучение
Студентам и всем, кто начинает изучать ML и ищет понятный, ориентированный на практику материал
Специалистам, которым нужно применять алгоритмы машинного обучения в своих проектах