Практичне машинне навчання - Марчін Селіга (E -Book)
- Час доставки: 7-10 днів
- Стан товару: Б/В
- Доступна кількість: 10
Заказывая «Практическое машинное обучение - Марцин Шелига (E -Book)» данный товар из каталога «Информатика, интернет» вы можете быть уверены, что после оформления заказа, доставки в Украину, вы получите именно то, что заказывали, в оговоренные сроки и европейского качества.
Останнє десятиліття - це час безпрецедентного розвитку штучного інтелекту - не лише новаторських досліджень алгоритмів машинного навчання, але й все більш поширене використання інтелектуальних машин у різних сферах нашого життя. Ця розробка обмежує недостатню кількість спеціалістів, що поєднують знання моделювання даних (підготовка даних та принципи алгоритмів машинного навчання) з знаннями мов аналізу даних, таких як SQL, R або Python. Наука про дані - це міждисциплінарні знання, що вимагає знання алгебри, геометрії, статистики, ймовірності та алгоритміки, доповнених практичними навичками програмування. Більше того, штучний інтелект є предметом інтенсивних наукових досліджень, і просто відстеження прогресу в цій галузі пов'язане з регулярним (щоденним) навчанням. Ця книга поєднує теорію з практикою. Описує рішення десятка або більше типових проблем, таких як прогнозування прибутку, оптимізація маркетингової кампанії, активне обслуговування обладнання або оцінка кредитних ризиків. Їх розташування є навмисним - кожен приклад - це можливість уточнити конкретні проблеми, починаючи з інструментів, через основи машинного навчання, методи оцінки якості даних та їх підготовку до подальшого аналізу, принципів створення моделей машинного навчання та їх оптимізації, до порад щодо впровадження готових моделей виробництва. Книга адресована всім, хто хотів би знати чи вдосконалити: практичні знання статистики та здатність візуалізувати дані, необхідні для оцінки якості даних; Практичні знання мови SQL, R або Python, необхідних для впорядкування, попереднього підготовки та збагачення даних; Принципи окремих алгоритмів машинного навчання, необхідні для їх вибору та оптимізації; Використання мови R або Python для створення, оцінки, оптимізації та впровадження моделей розвідки даних для виробництва. ІТ -студенти, а також аналітики, програмісти, адміністратори бази даних та статистика знайдуть інформацію в книзі, яка дозволить їм освоїти практичні навички, необхідні для створення систем машинного навчання.
знайде інформацію в книзі.