Изучите ключевые концепции машинного обучения‚ работая над реальными проектами! Машинное обучение — то, что поможет вам в анализе поведения клиентов, прогнозировании тенденций движения цен, оценке рисков и многом другом. Чтобы освоить машинное обучение, вам нужны отличные примеры, четкие объяснения и много практики. В книге все это есть!
Автор описывает реалистичные, практичные сценарии машинного обучения, а также предельно понятно раскрывает ключевые концепции. Вы разберете интересные проекты, такие как сервис прогнозирования цен на автомобили с использованием линейной регрессии и сервис прогнозирования оттока клиентов. Вы выйдете за рамки алгоритмов и изучите важные техники, например ра
Автор описывает реалистичные, практичные сценарии машинного обучения, а также предельно понятно раскрывает ключевые концепции. Вы разберете интересные проекты, такие как сервис прогнозирования цен на автомобили с использованием линейной регрессии и сервис прогнозирования оттока клиентов. Вы выйдете за рамки алгоритмов и изучите важные техники, например ра
Машинное обучение. Портфолио реальных проектов
Этот товар закончился
Купили 3 человека
Описание и характеристики
Автор описывает реалистичные, практичные сценарии машинного обучения, а также предельно понятно раскрывает ключевые концепции. Вы разберете интересные проекты, такие как сервис прогнозирования цен на автомобили с использованием линейной регрессии и сервис прогнозирования оттока клиентов. Вы выйдете за рамки алгоритмов и изучите важные техники, например развертывание приложений в бессерверных системах и запуск моделей с помощью Kubernetes и Kubeflow. Пришло время закатать рукава и прокачать свои навыки в области машинного обучения!
5 причин купить эту книгу:
- 1. Чтобы освоить машинное обучение, вам нужны отличные примеры, четкие объяснения и много практики. В книге все это есть!
- 2. Вы научитесь собирать и очищать данные для обучения моделей.
- 3. Освоите развертывание модели МО в полноценных производственных средах.
- 4. Узнаете, как использовать популярные инструменты Python, включая NumPy, Scikit-Learn и TensorFlow.
- 5. Предварительные знания в области машинного обучения не требуются!
- Тип обложки Мягкий переплёт
- Количество страниц 496
- Вес, г 553
- Размер 2.6x16.5x23.3
- Издательство Питер
- Серия Библиотека программиста
- Возрастные ограничения 16+
- Год издания 2023
- ISBN 978-5-4461-1978-3
- Тираж 700
- ID товара 2968898