Практичне неконтрольоване навчання за допомогою Python

Багато галузевих експертів бачать неконтрольоване навчання як наступний рубіж ШІ та можуть стати ключем до повного ШІ. Оскільки більшість світових даних є немаркованими, звичайне контрольоване навчання не може бути застосоване до них. У свою чергу, неконтрольоване навчання можна застосувати до немаркованих наборів даних, щоб виявити важливі закономірності, приховані глибоко в даних, які може бути майже неможливо виявити людям.

Автор Анкур Пател показує, як застосувати неконтрольоване навчання за допомогою двох простих Платформи Python: Scikit-learn і TensorFlow (з Keras). За допомогою включеного коду та практичних прикладів спеціалісти з обробки даних зможуть ідентифікувати складні закономірності в даних і виявляти глибокі ділові зв’язки, виявляти аномалії, виконувати автоматичний вибір змінних і генерувати синтетичні набори даних. Все, що вам потрібно, це певні знання програмування та певний досвід машинного навчання, щоб:

• Порівняти сильні та слабкі сторони різних підходів до машинного навчання: навчання під наглядом, без нагляду та з посиленням.

• Підготовка і керування проектами машинного навчання.

• Створення системи виявлення аномалій для виявлення шахрайства з кредитними картками.

• Розділення користувачів на окремі однорідні групи.

• Проведення напівкероване навчання.

• Розробка систем рекомендацій фільмів за допомогою обмежених автоматів Больцмана.

• Створення синтетичних зображень за допомогою антагоністичних генеруючих мереж.

«Дослідники, інженери та студенти оцінять цю книгу, повну практичних методів навчання без нагляду, написану простою мовою з простими прикладами на Python, які можна швидко й ефективно застосувати."

- Сара Надь

Провідний науковий спеціаліст з Едісон

Анкур А. Пател є віце-президентом з ІТ-аналітики в 7Park Data, яку підтримує інвестиційна компанія Vista Equity Partners. У 7Park Data Анкур і його команда з обробки даних використовують альтернативні дані для розробки продуктів даних для хедж-фондів і корпорацій, а також розробляють послуги машинного навчання для корпоративних клієнтів.

ПРИМІТКА: ЗАБРОНЮЙТЕ В ЦИФРОВОМУ ФОРМІ.

Після покупки продукт буде доступний для завантаження з бібліотеки вашого облікового запису Allegro, крім того, електронною поштою буде надіслано буде надіслано з посиланням для завантаження файлів (перевірте також папку зі спамом).

Щоб завантажити електронну книгу, увійдіть на веб-сайт Allegro, перейдіть на сторінку замовлення «Мої покупки» та потім виберіть у верхньому меню:

"Покупки" -> "Електронні книги" -> "Моя полиця".

Пряме посилання на полицю:

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

Кожна електронна книга захищена індивідуальним водяним знаком, який містить дані покупця, надані на Allegro.