Praktyczne Uczenie Maszynowe
- Время доставки: 7-10 дней
- Состояние товара: новый
- Доступное количество: 9
Заказывая «Praktyczne Uczenie Maszynowe», вы можете быть уверены, что данное изделие из каталога «Программирование» вы получите через 5-7 дней после оплаты. Товар будет доставлен из Европы, проверен на целостность, иметь европейское качество.
Практическое машинное обучение
Последнее десятилетие стало временем беспрецедентного развития искусственного интеллекта – не только новаторских исследований алгоритмов машинного обучения, но и все более широкого использования интеллектуальные машины в различных сферах нашей жизни. Это развитие ограничивается недостаточным количеством специалистов, сочетающих знания в области моделирования данных (подготовки данных и принципов работы алгоритмов машинного обучения) со знанием языков анализа данных, таких как SQL, R или Python. Инженерия данных — это знания, требующие знаний алгебры, геометрии, статистики, вероятности и алгоритмики, дополненные практическими навыками программирования. Более того, искусственный интеллект является предметом интенсивных научных исследований, и простое отслеживание прогресса в этой области требует регулярного (ежедневного) повышения квалификации. Эта книга сочетает теорию с практикой. В нем описаны решения нескольких распространенных проблем, таких как прогнозирование прибыли, оптимизация маркетинговых кампаний, профилактическое обслуживание оборудования и оценка кредитного риска. Их расположение целенаправленно — каждый пример — это возможность объяснить конкретные вопросы, начиная от инструментов, основ машинного обучения, способов оценки качества данных и подготовки их к дальнейшему анализу, принципов создания моделей машинного обучения и их оптимизации, заканчивая советами. по внедрению готовых моделей в производство. Книга адресована всем, кто хотел бы научиться или усовершенствовать: практические знания статистики и умение визуализировать данные, необходимые для оценки качества данных; практические знания SQL, R или Python, необходимые для организации, подготовки и обогащения данных; принципы работы отдельных алгоритмов машинного обучения, необходимые для их выбора и оптимизации; использование R или Python для создания, оценки, оптимизации и развертывания моделей данных в рабочей среде. Как студенты-ИТ-студенты, так и аналитики, программисты, администраторы баз данных и статистики найдут в книге информацию, которая позволит им освоить практические навыки, необходимые для самостоятельного создания систем машинного обучения.
EAN: 9788301207625
Издатель:
12206460
12206460