<ул> <ли> Издательство: Гелион <ли> Год выпуска: 2024. <ли> Обложка: Мягкая <ли> Количество страниц: 688

<р> Машинное обучение в R. Создание и улучшение моделей — от подготовки данных до настройки, оценки и работы с большими данными. 4-е издание. Машинное обучение — это преобразование данных в информацию, которая помогает принимать решения. В эпоху больших данных это дает возможность работать с огромными потоками поступающей информации, позволяя их понимать и эффективно использовать. Любимым инструментом специалистов по данным является бесплатная кроссплатформенная среда статистического программирования под названием R, которая предлагает мощные, интуитивно понятные и простые в освоении инструменты. Это четвертое, обновленное издание выдающегося руководства по применению машинного обучения для решения реальных задач обработки данных. Из этой книги вы узнаете все, что вам нужно знать о предварительной обработке данных, поиске ключевых идей, прогнозировании и визуализации открытий. В это издание добавлено несколько новых глав, посвященных науке о данных, а также некоторые более сложные темы, такие как расширенная подготовка данных, построение моделей более эффективного обучения и работа с большими данными. Также обсуждаются этические аспекты машинного обучения и введение в глубокое обучение. Содержание обновлено до версии 4.0.0 языка R. Благодаря этой книге вы научитесь: комплексно реализовывать процесс машинного обучения, выполнять прогнозы с использованием деревьев решений, правил и машин опорных векторов, оценивать финансовые значения с помощью регрессии. , моделируйте сложные процессы с помощью искусственных нейронных сетей, оценивайте модели и повышайте их точность, объединяйте R с базами данных SQL и новыми технологиями больших данных. Научитесь преобразовывать необработанные данные в знания!