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
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:
- Питание для здорового человека. Нутрициология (уровень 1.0, поток 37) (2025) [Sport Nutrition Academy] [М. Гаманюк, Е. Дерябина, В. Горюнов]
- Самоповреждения: рабочая тетрадь по когнитивно-поведенческой терапии [Люси Тейлор, Мима Симич, Ульрике Шмидт]
- Победа над диабетом [Игорь Цаленчук]
- Карточки для тренинга навыков при ПРЛ: 50 приемов эмоционального самоконтроля [Дэниел Дж. Фокс]
- Смотри Медленнее: Искусство Присутствия и Осознанности [Николай Щербатюк]
- Трансформация мышления с помощью когнитивно-поведенческой терапии. Рабочая тетрадь [Холли Фрейзер]