Электронная книга «Машинное обучение с помощью Python для всех. Руководство по созданию систем машинного обучения: от основ до мощных инструментов»

ПОЛНОЕ РУКОВОДСТВО ДЛЯ ПОНИМАНИЯ И СОЗДАНИЯ СИСТЕМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ PYTHON.

«Машинное обучение с помощью Python для всех» поможет вам овладеть процессами, шаблонами и стратегиями, необходимыми для создания эффективных систем обучения, даже если вы абсолютный новичок. Если вы немного знакомы с написанием кода на Python, эта книга для вас, независимо от того, насколько глубоко вы знаете математику.

Мы начнем с понятия машинного обучения и того, что можно сделать с его помощью, введем ключевые математические и вычислительные темы на понятном языке, помогая пройти первые шаги по созданию, обучению и оценке систем. Шаг за шагом вы освоите компоненты практической системы обучения, расширите ваш инструментарий и изучите некоторые из самых сложных и интересных методик. Это руководство полезно для любой системы обучения, которую вы будете использовать.

ДОКТОР МАРК Э. ФЕННЕР с 1999 года преподает информатику и математику, работает в области науки о данных. Марк разрабатывал учебные программы для крупных компаний, небольших консалтинговых фирм и научно-исследовательских лабораторий национального уровня. Он имеет степень доктора в области компьютерных наук.

Вы научитесь:

• Понимать алгоритмы, модели и основные концепции машинного обучения.

• Реалистично оценивать производительность систем машинного обучения.

• Настраивать производительность системы.

• Применять методы машинного обучения к изображениям и тексту.

• Взаимодействовать с нейронными сетями и графическими моделями.

• Разрабатывать функции для сглаживания данных и придания им полезной формы.

• Пользоваться библиотекой Python scikit-learn и другими мощными инструментами.

Машинное обучение затронуло практически все отрасли жизни. Для него используются многие языки программирования, но наиболее популярным является Python. Несмотря на то что в основе машинного обучения обычно лежат продвинутые математические концепции, обучать сложные модели, не имея глубоких математических знаний, вполне возможно.

Эта книга представляет собой руководство, доступное для понимания любому человеку, что позволяет при любом уровне подготовки быстро улучшить знания и навыки в области машинного обучения, освоить некоторые сложные и интересные методы.