Elliot
Администратор
- Регистрация
- 3 Дек 2014
- Сообщения
- 124.573
- Реакции
- 188.975
Табличное мастерство. Осваиваем модели машинного обучения для анализа табличных данных
Алексей Михнин
https://skladchik.org/attachments/screenshot-png.943988/
Машинное обучение становится ключевым фактором успеха в повседневной жизни, бизнесе и науке.
Эта книга - комплексное руководство по анализу табличных данных с помощью машинного обучения.
Она полезна для бизнеса, руководителей проектов и всех, кто интересуется данной темой. Книга рассматривает классические алгоритмы, ансамблирование, AutoML и нейронные сети.
Охватывает предобработку данных, отбор признаков, разработку и валидацию моделей, внедрение и мониторинг решений, а также этику и законодательные требования.
Практические примеры и пошаговые инструкции помогут разобраться в процессе разработки проектов машинного обучения.
Книга подходит для людей с разным уровнем опыта, от новичков до опытных специалистов, предлагая материалы различного уровня сложности.
Основы табличных данных
Машинное обучение и его виды
Задачи, решаемые с помощью анализа табличных данных
Этапы типовых проектов по машинному обучению
Роли и обязанности участников проекта машинного обучения
Исследование и предобработка табличных данных
Загрузка данных и изучение структуры
Визуализация данных
Предобработка данных: очистка, заполнение пропусков и кодирование
Приведение данных к единому масштабу/нормализация
Разделение данных на обучающую, валидационную и тестовую выборки
Модели машинного обучения для анализа табличных данных
Линейные модели и регрессия
Деревья решений и случайный лес
Градиентный бустинг и XGBoost
Метод
Нейронные сети и глубокое обучение
Требования к объёму входных данных для обучения модели
Метрики производительности и точности моделей после обучения
Анализ ошибок и переобучение моделей
Кросс-валидация:
Отбор признаков и регуляризация
Тюнинг гиперпараметров и сравнение моделей
Продвинутые методы машинного обучения
Ансамблирование моделей
Автоматическое машинное обучение (AutoML)
Сроки обновления и переобучения моделей
Этические аспекты и соответствие требованиям законодательства
Основные библиотеки
Заключение
Формат: EPUB, FB2, PDF + еще 7
Цена 990 руб.
- ПРОДАЖНИК
ДОСТУП К СКЛАДЧИНАМ
Алексей Михнин
https://skladchik.org/attachments/screenshot-png.943988/
Машинное обучение становится ключевым фактором успеха в повседневной жизни, бизнесе и науке.
Эта книга - комплексное руководство по анализу табличных данных с помощью машинного обучения.
Она полезна для бизнеса, руководителей проектов и всех, кто интересуется данной темой. Книга рассматривает классические алгоритмы, ансамблирование, AutoML и нейронные сети.
Охватывает предобработку данных, отбор признаков, разработку и валидацию моделей, внедрение и мониторинг решений, а также этику и законодательные требования.
Практические примеры и пошаговые инструкции помогут разобраться в процессе разработки проектов машинного обучения.
Книга подходит для людей с разным уровнем опыта, от новичков до опытных специалистов, предлагая материалы различного уровня сложности.
Основы табличных данных
Машинное обучение и его виды
Задачи, решаемые с помощью анализа табличных данных
Этапы типовых проектов по машинному обучению
Роли и обязанности участников проекта машинного обучения
Исследование и предобработка табличных данных
Загрузка данных и изучение структуры
Визуализация данных
Предобработка данных: очистка, заполнение пропусков и кодирование
Приведение данных к единому масштабу/нормализация
Разделение данных на обучающую, валидационную и тестовую выборки
Модели машинного обучения для анализа табличных данных
Линейные модели и регрессия
Деревья решений и случайный лес
Градиентный бустинг и XGBoost
Метод
Нейронные сети и глубокое обучение
Требования к объёму входных данных для обучения модели
Метрики производительности и точности моделей после обучения
Анализ ошибок и переобучение моделей
Кросс-валидация:
Отбор признаков и регуляризация
Тюнинг гиперпараметров и сравнение моделей
Продвинутые методы машинного обучения
Ансамблирование моделей
Автоматическое машинное обучение (AutoML)
Сроки обновления и переобучения моделей
Этические аспекты и соответствие требованиям законодательства
Основные библиотеки
Заключение
Формат: EPUB, FB2, PDF + еще 7
Цена 990 руб.
Зарегистрируйтесь что бы скачивать складчины, сливы курсов и видеть скрытый контент
- ПРОДАЖНИК
ДОСТУП К СКЛАДЧИНАМ
Что бы скачивать сливы курсов и складчины вы должны зарегистрироваться
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- Буткемп по AI-агентам [Тариф Соло-эксперт] [Дмитрий Коробовцев, Роман Кумар Виас]
- ИИ агенты с n8n: создавайте автоматизированный контент для вашего сайта [udemy] [Diego Davila]
- Инженер ПТО [Академия Eduson]
- Как находить имущество на торгах и зарабатывать на этом [Pro.finansy] [Ольга Гогаладзе]
- Функциональный архитектор 1С [OTUS] [Владимир Денисов,Николай Медведев,Григорий Гартинский,Юлия Курзова]
- Летний детокс 2025. Летнее обновление: гормональный ретрит [Тариф Самостоятельный] [Марина Демьяник]