Машинное обучение в Python Mark Fenner

машинное обучение в Python Mark Fenner

искусственный интеллект и машинное обучение развиваются с необычайной динамикой и находят все больше и больше различных применений практически во всех отраслях. Этот впечатляющий прогресс тесно связан с достижениями в мире аппаратного и программного обеспечения. В настоящее время многие языки программирования используются для машинного обучения, таких как , C, C ++, Fortran и Go , но самым популярным выбором был python вместе со своими специализированными библиотеками. Знание этих библиотек и инструментов позволяет создавать системы даже для тех, кто не обладает глубокими знаниями в области математики.

Эта книга предназначена для тех, кто знает немного python и хочет изучать машинное обучение. Математические проблемы здесь были представлены в минимальной степени, но больше внимания было уделено концепциям, в которых основывались наиболее важные и наиболее используемые инструменты и методы машинного обучения. Затем практические принципы реализации машинного обучения были показаны с использованием наиболее совершенных библиотек и инструментов Python. Компоненты систем обучения, включая методы классификации и регрессии, а также инженерные признаки, которые позволяют вам преобразовать данные в полезную форму, были описаны сегодня. Были проанализированы многочисленные алгоритмы и наиболее распространенные методы машинного обучения. Были кратко представлены модели GRAF и нейронные сети, включая глубокие сети, а также комбинация этих методов с более продвинутыми методами, полезными, даже при работе с графическими и текстовыми данными.

В книге, среди прочего:

• Алгоритмы и модели машинного обучения
• Правила оценки эффективности учебных систем
• Методы преобразования данных
• Методы машинного обучения для изображения и текста
• Нейронные сети и графические модели
• Библиотека Scikit-learn и других инструментов Python

машинное обучение с Python: от сегодняшнего дня для всех!

• Дата выпуска: 2020-09-15