Грокаем машинное обучение, Серрано Л., 2024

Грокаем машинное обучение, Серрано Л., 2024.
 
Машинное обучение — это набор методов анализа данных, основанных на алгоритмах, которые дают все более точные результаты по мере поступления новых данных. Машинное обучение лежит в основе систем рекомендаций, программ распознавания лиц, «умных» колонок и даже беспилотных автомобилей. Эта уникальная книга объясняет основные понятия машинного обучения на простых и доступных примерах, увлекательных упражнениях и запоминающихся иллюстрациях. Здесь нет зубодробительного академического жаргона, для понимания объяснений достаточно знаний основ алгебры. По мере чтения вы будете создавать модели для идентификации спама и распознавания изображений и другие интересные проекты на языке Python. Откройте для себя мощные методы машинного обучения, для понимания и применения которых достаточно знаний математики на уровне средней школы! Для читателей, знающих основы языка Python. Знаний в области машинного обучения не требуется.




Машинное обучение повсюду.
Машинное обучение можно встретить везде. Это утверждение с каждым днем кажется все более верным. Мне трудно представить себе хоть один аспект жизни, который нельзя было бы так или иначе улучшить с помощью машинного обучения. В любом деле, требующем повторения‚ анализа данных и сбора выходных данных‚ вам поможет машинное обучение. За последние несколько лет благодаря достижениям в области вычислительных мощностей и повсеместному сбору данных в сфере машинного обучения наблюдался поистине взрывной рост. Назову лишь несколько областей применения машинного обучения: системы рекомендаций, распознавание изображений, обработка текста, автопилот в автомобилях, выявление спама, постановка медицинских диагнозов… Список можно продолжать бесконечно. Возможно, у вас есть задача или область, в которой требуется ощутимый прогресс. Весьма вероятно, что машинное обучение вполне применимо в этой области — и именно это привело вас к этой книге. Давайте вместе с этим разберемся!

Оглавление.
Предисловие.
Вступление.
Благодарности.
О книге.
Об авторе.
Глава 1.Что такое машинное обучение? Это здравый смысл, проявляемый компьютером.
Глава 2.Типы машинного обучения.
Глава 3.Прямая вплотную к точкам. Линейная регрессия.
Глава 4.Оптимизация процесса обучения. Недообучение, переобучение, тестирование и регуляризация.
Глава 5.Использование прямых для разделения точек. Алгоритм персептрона.
Глава 6.Непрерывный подход к разделению точек. Логистические классификаторы.
Глава 7.Как оценивать классификационные модели? Достоверность и ее друзья.
Глава 8.Как использовать вероятность по максимуму. Наивная байесовская модель.
Глава 9.Разбиение данных согласно ответам на вопросы. Деревья решений.
Глава 10.Комбинирование ради усиления. Нейронные сети.
Глава 11.Нахождение границ со стилем. Машины опорных векторов и метод ядра.
Глава 12.Комбинирование моделей для достижения максимальных результатов. Ансамблевое обучение.
Глава 13.Применение изученного на практике. Реальный пример разработки данных и машинного обучения.
Приложения.

Купить .



Хештеги: #Серрано :: #книг по программированию :: #программирование :: #машинное обучение :: #Python