Исчерпывающее руководство по машинному (МО) и глубокому обучению с использованием языка программирования Python, фреймворка PyTorch и библиотеки scikit-learn. Рассмотрены основы МО, алгоритмы для задач классификации, классификаторы на основе scikit-learn, предварительная обработка и сжатие данных, современные методы оценки моделей и объединение различных моделей для ансамблевого обучения. Рассказано о применении МО для анализа текста и прогнозировании непрерывных целевых переменных с помощью регрессионного анализа, кластерном анализе и обучении без учителя, показано построение многослойной искусственной нейронной сети с нуля. Раскрыты продвинутые возможности PyTorch для решения сложных за