Машинное обучение стало неотъемлемой частью различных коммерческих и исследовательских проектов, однако эта область не является прерогативой больших компаний с мощными аналитическими командами. Даже если вы еще новичок в использовании Python, эта книга познакомит вас с практическими способами построения систем машинного обучения. При всем многообразии данных, доступных на сегодняшний день, применение машинного обучения ограничивается лишь вашим воображением. Вы изучите этапы, необходимые для создания успешного приложения на базе машинного обучения, используя Python и библиотеку scikit-learn. Авторы Андреас Мюллер и Сара Гидо сосредоточили свое внимание на практических аспектах применения алгоритмов машинного обучения. Знание библиотек NumPy и matplotlib позволит вам извлечь из этой книги еще больше полезной информации.
С помощью этой книги вы изучите: • Фундаментальные понятия и сферы применения машинного обучения • Преимущества и недостатки широко используемых алгоритмов машинного обучения • Способы загрузки данных, обрабатываемых в ходе машинного обучения, включая различные аспекты работы с данными • Продвинутые методы оценивания модели и тонкая настройка параметров • Понятие конвейеров для изменения моделей и инкапсуляции вашего рабочего потока • Методы работы с текстовыми данными • Рекомендации по улучшению навыков, связанных с машинным обучением и наукой о данных
Машинное обучение наконец-то достигло стадии зрелости. При помощи программного обеспечения H2O вы можете решать задачи машинного обучения и анализа данных с использованием простого в использовании и открытого (open source) фреймворка, который поддерживает большое количество операционный систем и языков программирования, а также масштабируется для о ...
Книга является всеобъемлющим руководством по машинному и глубокому обучению с использованием языка Python. Она служит как пошаговым учебным пособием, так и справочником, к которому вы постоянно будете возвращаться в ходе построения систем машинного обучения.
Эта книга - руководство для всех, кто намерен освоить использование технологии машинного обучения для обеспечения безопасности компьютерных систем, от выявления различных аномалий до защиты конечных пользователей.
В настоящем пособии представлены методические указания к выполнению восьми лабораторных работ по дисциплине «Технологии машинного обучения». По итогам выполнения всех работ студент должен получить теоретические знания об основных математических подходах и технологиях построения моделей машинного обучения, методах предобработки и анализа данных, осн ...
Данный материал НЕ НАРУШАЕТ авторские права никаких физических или юридических лиц. Если это не так - свяжитесь с администрацией сайта. Материал будет немедленно удален. Электронная версия этой публикации предоставляется только в ознакомительных целях. Для дальнейшего её использования Вам необходимо будет приобрести бумажный (электронный, аудио) вариант у правообладателей.
Название: 
Распечатать
