Скачать Табличное мастерство. Осваиваем модели машинного обучения для анализа табличных данных [Алексей Михнин]

Статус
В этой теме нельзя размещать новые ответы.

Elliot

Администратор
Регистрация
3 Дек 2014
Сообщения
124.610
Реакции
188.995
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

 
Статус
В этой теме нельзя размещать новые ответы.