Практическое обучение без учителя с помощью Python

Многие отраслевые эксперты рассматривают обучение без учителя как следующий рубеж в области ИИ, который может стать ключом к полноценному ИИ. Поскольку большая часть данных в мире не размечена, к ним невозможно применить традиционное обучение с учителем. В свою очередь, обучение без учителя можно применять к немаркированным наборам данных, чтобы обнаружить существенные закономерности, скрытые глубоко внутри данных, которые людям практически невозможно обнаружить.

Автор Анкур Патель показывает, как применять обучение без учителя, используя два простых Платформы Python: Scikit-learn и TensorFlow (с Keras). Благодаря включенному коду и практическим примерам ученые, работающие с данными, смогут выявлять труднообнаружимые закономерности в данных, обнаруживать глубокие деловые связи, выявлять аномалии, выполнять автоматический выбор переменных и создавать синтетические наборы данных. Все, что вам нужно, — это некоторые знания программирования и некоторый опыт машинного обучения, чтобы:

• Сравнить сильные и слабые стороны различных подходов к машинному обучению: обучение с учителем, без учителя и обучение с подкреплением.

• Подготовка. и управление проектами машинного обучения.

• Создание системы обнаружения аномалий для обнаружения мошенничества с кредитными картами.

• Разделение пользователей на отдельные и однородные группы.

• Проведение полуконтролируемое обучение.

• Разработка систем рекомендации фильмов с использованием ограниченных автоматов Больцмана.

• Генерация синтетических изображений с использованием антагонистических генерирующих сетей.

«Исследователи, инженеры и Студенты оценят эту книгу, полную практических методов обучения без учителя, написанную простым языком с простыми примерами Python, которые можно реализовать быстро и эффективно».

– Сара Надь

Ведущий специалист по данным в компании Эдисон

Анкур А. Патель — вице-президент по ИТ-аналитике компании 7Park Data, поддерживаемой инвестиционной компанией Vista Equity Partners. В 7Park Data Анкур и его команда по обработке данных используют альтернативные данные для разработки продуктов обработки данных для хедж-фондов и корпораций, а также для разработки услуг машинного обучения для корпоративных клиентов.

ПРИМЕЧАНИЕ: КНИГА В ЦИФРОВОМ ФОРМЕ.

После покупки продукт будет доступен для скачивания из библиотеки в вашей учетной записи Allegro, кроме того, на электронную почту будет отправлено письмо. быть отправлен со ссылкой для скачивания файлов (проверьте также папку «Спам»).

Чтобы скачать электронную книгу, авторизуйтесь на сайте Allegro, перейдите на страницу заказа «Мои покупки» и затем выберите в верхнем меню:

"Покупки" -> "Электронные книги" -> "Моя полка".

Прямая ссылка на полку:

allegro.pl/moje-allegro/zakupy/moja-polka

Каждая электронная книга защищена индивидуальным водяным знаком, который содержит данные покупателя, предоставленные на Allegro.