Прикладное машинное обучение без учителя с использованием Python, Пател А., 2020

Прикладное машинное обучение без учителя с использованием Python, Пател А., 2020.
 
Эта книга рассчитана на читателей двух категорий. Первая, ощутимо боль­шая, категория — это специалисты по анализу и обработке данных, которым по долгу службы приходится работать с временными рядами, но делают они это не очень часто. Это могут быть как ветераны отрасли, так и начинающие ана­литики. Опытным специалистам материал первых глав покажется знакомым, но это не значит, что им можно пренебречь, — здесь описаны самые современные методы обработки данных и рассмотрены важные особенности управления вре­менными рядами. Аналитикам с небольшим рабочим опытом желательно прора­ботать все без исключения главы книги предельно внимательно, несмотря на их тематическую независимость друг от друга. Вторая категория читателей — руководители отделов по обработке и анализу данных в компаниях с интенсивным внутренним сбором информации. Если вы относитесь к этой группе читателей, то должны быть в курсе технологических решений, применяемых для обработки временных рядов, хотя вам и не прихо­дится заниматься программированием самостоятельно. Для вас эта книга будет полезна тем, что обозначит область применения временных рядов в существую­щих или создаваемых заново алгоритмах сбора и анализа данных. Назначение этой книги — помочь вам разобраться в технологиях, призванных упростить об­ работку существующих ресурсов данных.




Цели и подходы.
На сегодняшний день в большинстве успешных коммерческих приложе­ний - а это такие области, как компьютерное зрение, распознавание речи, ма­шинный перевод и обработка естественного языка, - применяется обучение с учителем, позволяющее использовать преимущества размеченных наборов данных. Однако подавляющая часть накопленных в мире данных не размечена. Эта книга посвящена обсуждению методов обучения без учителя (unsuper-vised learning) - направления машинного обучения, применяемого для выяв­ления скрытых закономерностей в неразмеченных данных. По мнению мно­гих экспертов, например Яна Лекуна, директора подразделения AI Research в компании Facebook и профессора Нью-Йоркского университета, обучение без учителя - передовой рубеж технологий искусственного интеллекта и, возможно, ключ к созданию AGI. В силу этой и ряда других причин обучение без учителя в настоящее время является одной из самых востребованных тем в области ИИ.

Оглавление.
Введение.
Часть I.Основы обучения без учителя.
Часть II.Обучение без учителя с использованием библиотеки Scikit-learп.
Часть III.Обучение без учителя с использованием библиотек Tensorflow и Keras.
Часть IV.Глубокое обучение без учителя с использованием библиотек Tensorflow и Keras.
Предметный указатель.



Бесплатно скачать электронную книгу в удобном формате, смотреть и читать:
Скачать книгу Прикладное машинное обучение без учителя с использованием Python, Пател А., 2020 - fileskachat.com, быстрое и бесплатное скачивание.

Скачать pdf
Ниже можно купить эту книгу по лучшей цене со скидкой с доставкой по всей России.Купить эту книгу


Скачать - pdf - Яндекс.Диск.






Хештеги: #Пател :: #книги по программированию :: #программирование :: #машинное обучение :: #Python