Практическое и подробное введение в машинное обучение.
Простые и понятные объяснения и отсутствие необходимости опыта программирования делают эту книгу прекрасной альтернативой академическому учебнику. Здесь представлены основные алгоритмы машинного обучения (ML), которые сопровождаются наглядными примерами и практическими работами. Также вы узнаете про перекрестную проверку, ансамблевое моделирование, поиск по сетке для настройки моделей, проектирование функций, горячее кодирование и многое другое.
Для разработки интеллектуальных машин в первую очередь надо понять классическую статистику, так как алгоритмы на ее основе — это сердце машинного обучения. Написание кода — еще одна неот
Простые и понятные объяснения и отсутствие необходимости опыта программирования делают эту книгу прекрасной альтернативой академическому учебнику. Здесь представлены основные алгоритмы машинного обучения (ML), которые сопровождаются наглядными примерами и практическими работами. Также вы узнаете про перекрестную проверку, ансамблевое моделирование, поиск по сетке для настройки моделей, проектирование функций, горячее кодирование и многое другое.
Для разработки интеллектуальных машин в первую очередь надо понять классическую статистику, так как алгоритмы на ее основе — это сердце машинного обучения. Написание кода — еще одна неот
- -15%
Машинное обучение для абсолютных новичков. Вводный курс, изложенный простым языком
Купили 323 человека
Описание и характеристики
Простые и понятные объяснения и отсутствие необходимости опыта программирования делают эту книгу прекрасной альтернативой академическому учебнику. Здесь представлены основные алгоритмы машинного обучения (ML), которые сопровождаются наглядными примерами и практическими работами. Также вы узнаете про перекрестную проверку, ансамблевое моделирование, поиск по сетке для настройки моделей, проектирование функций, горячее кодирование и многое другое.
Для разработки интеллектуальных машин в первую очередь надо понять классическую статистику, так как алгоритмы на ее основе — это сердце машинного обучения. Написание кода — еще одна неотъемлемая часть ML, которая предусматривает управление данными. Однако материал этого руководства можно освоить даже без навыков программирования.
Возможно, с чтения этой книги начнется ваш путь к получению работы в области машинного обучения, а может быть, она просто удовлетворит ваше любопытство.
Внутри руководства:
• Загрузка бесплатных наборов данных.
• Методы очистки данных, включая горячее кодирование, группирование и обработку недостающих данных.
• Подготовка данных для анализа.
• Линейный регрессионный анализ.
• Кластеризация, включая кластеризацию k-средних.
• Основы работы нейронных сетей.
• Смещение/дисперсия для улучшения модели машинного обучения.
• Деревья решений для декодирования классификации.
• Ваша первая модель машинного обучения с помощью Python.
Об авторе
ОЛИВЕР ТЕОБАЛЬД — технический писатель, специализирующийся на темах искусственного интеллекта, финансовых технологий и облачных вычислений. Автор книг Python for Absolute Beginners, Machine Learning with Python for Beginners, Data Analytics for Absolute Beginners и др.
- Тип обложки Твёрдый переплёт
- Количество страниц 208
- Вес, г 458
- Размер 1.6x17x24.2
- Издательство Эксмо
- Издательский бренд БОМБОРА
- Серия Мировой компьютерный бестселлер
- Возрастные ограничения 12+
- Год издания 2024
- ISBN 978-5-04-190305-3
- Тираж 2000
- ID товара 3046313
Отзывы
Сначала новые
Книга написана для абсолютных новичков простым языком для всех тех, кто хочет погрузиться в мир ML без излишнего запутывания в терминологии. Оливер объясняет сложные концепции, делая их доступными для тех, кто понятия не имеет о математике или программировании. Примеры простые аналогии помогают лучше усвоить материал. Очень полезно для самообразования и понимания основ. Отличный старт для дальнейшего углубления в машинное обучение.
Основным мотивом приобретения данной книги является четкое и понятное изложение основ наиболее популярной и востребованной технологии искусственного интеллекта – машинное обучение. Автор приводит интересные и понятные примеры реализации фундаментальных алгоритмов и моделей машинного обучения на языке программирования Python, так же есть контрольные работы по темам и ответы. Еще, что ни мало важно, автор предлагает в конце книги список полезных ресурсов для дальнейшего изучения машинного обучения. Для начинающих заниматься машинным обучением – это идеальная настольная книга. Однозначно рекомендую к покупке!
Плюсы
Доступная цена, для новичков - одна из лучших книг.
Минусы
Нет
В книге нас обучат развивать искусственный интеллект – важная часть и новомодная тема современного мира. На ближайшее время – это будет главная тема IT-индустрии на ближайшее время. По этой книге всё изучить просто невозможно, всё равно надо будет учиться отдельно, но это отличное начало для введения в ИИ-тематику. Это книжка-шпаргалка для новичков, написанная понятным языком для человека любого возраста, чьим миром в будущем будет IT.