<ул> <ли> Издательство: Гелион <ли> Год выпуска: 2020 <ли> Переплет: буклет <ли> Количество страниц: 544

<р> Искусственный интеллект и машинное обучение развиваются с необычайной динамикой и находят все более разнообразные применения практически во всех отраслях. Этот впечатляющий прогресс тесно связан с достижениями в мире аппаратного и программного обеспечения. В настоящее время для машинного обучения используются многие языки программирования, такие как R, C, C++, Fortran и Go, но Python и его специализированные библиотеки оказались наиболее популярным выбором. Знание этих библиотек и инструментов позволяет создавать системы машинного обучения даже людям, не обладающим глубокими познаниями в математике.

<р> Эта книга предназначена для всех, кто немного знает Python и хочет изучить машинное обучение. Математические вопросы представлены здесь минимально, но больше внимания уделено концепциям, на которых основаны наиболее важные и наиболее часто используемые инструменты и методы машинного обучения. Затем были показаны практические принципы реализации машинного обучения с использованием самых современных библиотек и инструментов Python. В нем описаны компоненты систем машинного обучения, используемые сегодня, включая методы классификации и регрессии, а также разработку признаков, позволяющую преобразовывать данные в полезную форму. Были проанализированы многочисленные алгоритмы и наиболее часто используемые методы машинного обучения. Кратко представлены графовые модели и нейронные сети, в том числе глубокие сети, а также сочетание этих техник с более совершенными методами, полезными при работе с графическими и текстовыми данными.