<ул> <ли> Издатель: APN PROMISE <ли> Год выпуска: 2018. <ли> Переплет: твердый переплет. <ли> Формат: 17,2x23 см. <ли> Количество страниц: 230

<р> Это практическое руководство поможет вам научиться применять машинное обучение в повседневной работе. Автор Мэтью Кирк показывает, как интегрировать и тестировать алгоритмы машинного обучения в вашем коде без каких-либо академических соображений.

<р> В книге представлено использование тестов с использованием научных библиотек NumPy, Pandas, Scikit-Learn и SciPy для Python, иллюстрировано многочисленными диаграммами и примерами кода. Эта книга поможет разработчикам и бизнес-аналитикам, интересующимся наукой о данных, в:

<р> Знакомство с реальными примерами тестирования отдельных алгоритмов посредством практических занятий.

<р> Использование разработки через тестирование для написания и запуска тестов перед началом написания кода.

<р> Изучение методов улучшения наших моделей машинного обучения посредством интеллектуального анализа данных и разработки функциональности.

<р> Уделение внимания рискам, связанным с машинным обучением, например несовпадению данных.

<р> Работайте с алгоритмом K ближайших соседей, нейронными сетями, кластерами и другими методами.

<р> Мэтью Кирк — консультант, автор и международный докладчик, специализирующийся на машинном обучении и анализе данных с использованием Ruby и Python. Он живет в Сиэтле и любит помогать другим разработчикам интегрировать анализ данных в используемые ими технологии.