Машинное обучение. Карманный справочник. Краткое руководство по методам структурированного машинного обучения на Python. В книгу Машинное обучение: карманный справочник, включены подробные примеры и комментарии, которые помогут вам оперативно ориентироваться в основах структурированного машинного обучения (МО). Автор, Мэтт Харрисон, предлагает ценный справочник, который вы можете использовать как дополнительное пособие при обучении МО и в качестве удобного ресурса, когда погружаетесь в ваш следующий проект машинного обучения. Приведенные фрагменты кода имеют такой размер, чтобы их можно было использовать и адаптировать в ваших собственных проектах МО. Книга, идеально подходящая для программистов, аналитиков данных и инженеров искусственного интеллекта, содержит обзор процесса машинного обучения и знакомит вас с классификацией структурированных данных. В книге рассматриваются различные библиотеки и модели, их компромиссы, настройка и интерпретация. Кроме всего прочего вы изучите методы кластеризации, регрессии и уменьшения размерности. Основные темы книги Классификация с использованием набора данных Titanic Как очистить данные и справиться с их недостатком Разведочный анализ данных Общие этапы предварительной обработки с использованием выборки данных Выбор признаков, полезных для модели Выбор модели Оценка метрики и классификации Примеры регрессии с использованием нескольких методов машинного обучения Метрики для оценки регрессии Кластеризация Уменьшение размерности Конвейеры Scikit-learn При использовании этой книги предполагается знание языка программирования Python. В книге демонстрируется, как использовать различные вспомогательные библиотеки Python для решения реальных задач МО. Эта книга не заменит учебный курс по МО, но должна служить ориентиром того, что может охватывать прикладной курс машинного обучения. Автор использует ее в качестве справочного материала для курсов по анализу данных и машинному обучению, который он преподает. Автор книги Мэтт Харрисон считает, что его книга - лучший сборник ресурсов и примеров для решения задач прогнозного моделирования, если у вас есть структурированные данные.

Краткое руководство по методам терапии заболеваний ногтей ? это современное справочное издание, подготовленное коллективом зарубежных авторов. Книга содержит 26 глав, в которых кратко представлены наиболее распространенные заболевания ногтей и изложены подробные рекомендации по их диагностике и лечению, основанные как на опубликованных в литературе данных, так и на собственном опыте авторов. К достоинствам книги следует отнести иллюстрированное описание хирургических операций и процедур лечения ногтей, ранее в основном не публиковавшихся на русском языке. Приведены литературные источники и дан их анализ, позволивший авторам выстроить предлагаемые подходы к терапии с позиций доказательной медицины. Издание предназначено для практических врачей-дерматологов и косметологов, а также хирургов, ортопедов и пластических хирургов, занимающихся заболеваниями ногтей.

Оливье Келен — исследователь в области машинного обучения, работающий в компании Worldline. Имеет докторскую степень в области машинного обучения, а также преподает машинное обучение в Брюссельском университете.

Книга "Машинное обучение: новый искусственный интеллект" Этема Алпайдина из серии "Базовые знания" издательства MIT Press представляет собой краткое введение в машинное обучение. Книга дает общее представление о машинном обучении, описывает суть основных алгоритмов обучения без погружения в технические подробности и обсуждает некоторые примеры их применения.

Книга "Машинное обучение: новый искусственный интеллект" Этема Алпайдина из серии "Базовые знания" издательства MIT Press представляет собой краткое введение в машинное обучение. Книга дает общее представление о машинном обучении, описывает суть основных алгоритмов обучения без погружения в технические подробности и обсуждает некоторые примеры их применения.

Машинное обучение затронуло практически все отрасли жизни. Для него используются многие языки программирования, но наиболее популярным является Python. Несмотря на то что в основе машинного обучения обычно лежат продвинутые математические концепции, обучать сложные модели, не имея глубоких математических знаний, вполне возможно. Эта книга представляет собой руководство, доступное для понимания любому человеку, что позволяет при любом уровне подготовки быстро улучшить знания и навыки в области машинного обучения, освоить некоторые сложные и интересные методы.

Полное руководство для понимания и создания систем машинного обучения с помощью Python. "Машинное обучение с помощью Python для всех" поможет вам овладеть процессами, шаблонами и стратегиями, необходимыми для создания эффективных систем обучения, даже если вы абсолютный новичок. Если вы немного знакомы с написанием кода на Python, эта книга для вас, независимо от того, насколько глубоко вы знаете математику. Мы начнем с понятия машинного обучения и того, что можно сделать с его помощью, введем ключевые математические и вычислительные темы на понятном языке, помогая пройти первые шаги по созданию, обучению и оценке систем. Шаг за шагом вы освоите компоненты практической системы обучения, расширите ваш инструментарий и изучите некоторые из самых сложных и интересных методик. Это руководство полезно для любой системы обучения, которую вы будете использовать. Доктор Марк Э. Феннер с 1999 года преподает информатику и математику, работает в области науки о данных. Марк разрабатывал учебные программы для крупных компаний, небольших консалтинговых фирм и научно-исследовательских лабораторий национального уровня. Он имеет степень доктора в области компьютерных наук. Вы научитесь: • Понимать алгоритмы, модели и основные концепции машинного обучения. • Реалистично оценивать производительность систем машинного обучения. • Настраивать производительность системы. • Применять методы машинного обучения к изображениям и тексту. • Взаимодействовать с нейронными сетями и графическими моделями. • Разрабатывать функции для сглаживания данных и придания им полезной формы. • Пользоваться библиотекой Python scikit-learn и другими мощными инструментами.

Машинное обучение — это набор методов анализа данных, основанных на алгоритмах, которые дают все более точные результаты по мере поступления новых данных. Машинное обучение лежит в основе систем рекомендаций, программ распознавания лиц, «умных» колонок и даже беспилотных автомобилей. Эта уникальная книга объясняет основные понятия машинного обучения на простых и доступных примерах, увлекательных упражнениях и запоминающихся иллюстрациях.Здесь нет зубодробительного академического жаргона, для понимания объяснений достаточно знаний основ алгебры. По мере чтения вы будете создавать модели для идентификации спама, и распознавания изображений и другие интересные проекты на языке Python. Откройте для себя мощные методы машинного обучения, для понимания и применения которых достаточно знаний математики на уровне средней школы! Для читателей, знающих основы языка Python. Знаний в области машинного обучения не требуется.

Машинное обучение — это набор методов анализа данных, основанных на алгоритмах, которые дают все более точные результаты по мере поступления новых данных. Машинное обучение лежит в основе систем рекомендаций, программ распознавания лиц, «умных» колонок и даже беспилотных автомобилей. Эта уникальная книга объясняет основные понятия машинного обучения на простых и доступных примерах, увлекательных упражнениях и запоминающихся иллюстрациях. Здесь нет зубодробительного академического жаргона, для понимания объяснений достаточно знаний основ алгебры. По мере чтения вы будете создавать модели для идентификации спама, и распознавания изображений и другие интересные проекты на языке Python. Откройте для себя мощные методы машинного обучения, для понимания и применения которых достаточно знаний математики на уровне средней школы! Для читателей, знающих основы языка Python. Знаний в области машинного обучения не требуется.

Машинное обучение — это набор методов анализа данных, основанных на алгоритмах, которые дают все более точные результаты по мере поступления новых данных. Машинное обучение лежит в основе систем рекомендаций, программ распознавания лиц, «умных» колонок и даже беспилотных автомобилей. Эта уникальная книга объясняет основные понятия машинного обучения на простых и доступных примерах, увлекательных упражнениях и запоминающихся иллюстрациях.Здесь нет зубодробительного академического жаргона, для понимания объяснений достаточно знаний основ алгебры. По мере чтения вы будете создавать модели для идентификации спама, и распознавания изображений и другие интересные проекты на языке Python. Откройте для себя мощные методы машинного обучения, для понимания и применения которых достаточно знаний математики на уровне средней школы! Для читателей, знающих основы языка Python. Знаний в области машинного обучения не требуется.

Машинное обучение — это набор методов анализа данных, основанных на алгоритмах, которые дают все более точные результаты по мере поступления новых данных. Машинное обучение лежит в основе систем рекомендаций, программ распознавания лиц, «умных» колонок и даже беспилотных автомобилей. Эта уникальная книга объясняет основные понятия машинного обучения на простых и доступных примерах, увлекательных упражнениях и запоминающихся иллюстрациях.Здесь нет зубодробительного академического жаргона, для понимания объяснений достаточно знаний основ алгебры. По мере чтения вы будете создавать модели для идентификации спама, и распознавания изображений и другие интересные проекты на языке Python. Откройте для себя мощные методы машинного обучения, для понимания и применения которых достаточно знаний математики на уровне средней школы! Для читателей, знающих основы языка Python. Знаний в области машинного обучения не требуется.

Машинное обучение — это набор методов анализа данных, основанных на алгоритмах, которые дают все более точные результаты по мере поступления новых данных. Машинное обучение лежит в основе систем рекомендаций, программ распознавания лиц, «умных» колонок и даже беспилотных автомобилей. Эта уникальная книга объясняет основные понятия машинного обучения на простых и доступных примерах, увлекательных упражнениях и запоминающихся иллюстрациях.Здесь нет зубодробительного академического жаргона, для понимания объяснений достаточно знаний основ алгебры. По мере чтения вы будете создавать модели для идентификации спама, и распознавания изображений и другие интересные проекты на языке Python. Откройте для себя мощные методы машинного обучения, для понимания и применения которых достаточно знаний математики на уровне средней школы! Для читателей, знающих основы языка Python. Знаний в области машинного обучения не требуется.

Машинное обучение - один из самых быстро развивающихся разделов информатики, с приложениями в самых разных областях. Цель этой книги - познакомить читателя с фундаментальными принципами машинного обучения и характерными для него алгоритмическими парадигмами. Книга содержит обширный свод основополагающих теоретических идей машинного обучения и математические выкладки, благодаря которым эти идеи становятся практическими алгоритмами. Вслед за изложением базовых основ дисциплины рассматривается широкий спектр тем, не нашедших достаточного отражения в предшествующих учебниках: вычислительная сложность обучения, понятия выпуклости и устойчивости, важные алгоритмы, включая стохастический градиентный спуск, нейронные сети и обучение структурированному выводу, а также совсем недавние теоретические концепции, например, PAC-байесовский подход и границы сжатия. Книга задумывалась как повышенный курс для студентов средних и старших курсов, фундаментальные основы и алгоритмы машинного обучения излагаются в форме, доступной студентам и читателям, не являющимся специалистами в области математической статистики, информатики, математики и технических дисциплин. Важнейшие алгоритмы машинного обучения Когда необходимо машинное обучение Вычислительная сложность обучения Обучение нейронных сетей Оценка максимального правдоподобия Инструмент для извлечения информации из больших наборов данных

Машинное обучение - один из самых быстро развивающихся разделов информатики, с приложениями в самых разных областях. Цель этой книги - познакомить читателя с фундаментальными принципами машинного обучения и характерными для него алгоритмическими парадигмами. Книга содержит обширный свод основополагающих теоретических идей машинного обучения и математические выкладки, благодаря которым эти идеи становятся практическими алгоритмами. Вслед за изложением базовых основ дисциплины рассматривается широкий спектр тем, не нашедших достаточного отражения в предшествующих учебниках: вычислительная сложность обучения, понятия выпуклости и устойчивости, важные алгоритмы, включая стохастический градиентный спуск, нейронные сети и обучение структурированному выводу, а также совсем недавние теоретические концепции, например, PAC-байесовский подход и границы сжатия. .Книга задумывалась как повышенный курс для студентов средних и старших курсов, фундаментальные основы и алгоритмы машинного обучения излагаются в форме, доступной студентам и читателям, не являющимся специалистами в области математической статистики, информатики, математики и технических дисциплин. .Важнейшие алгоритмы машинного обучения .Когда необходимо машинное обучение .Вычислительная сложность обучения .Обучение нейронных сетей .Оценка максимального правдоподобия .Инструмент для извлечения информации из больших наборов данных

Машинное обучение - один из самых быстро развивающихся разделов информатики, с приложениями в самых разных областях. Цель этой книги - познакомить читателя с фундаментальными принципами машинного обучения и характерными для него алгоритмическими парадигмами. Книга содержит обширный свод основополагающих теоретических идей машинного обучения и математические выкладки, благодаря которым эти идеи становятся практическими алгоритмами. Вслед за изложением базовых основ дисциплины рассматривается широкий спектр тем, не нашедших достаточного отражения в предшествующих учебниках: вычислительная сложность обучения, понятия выпуклости и устойчивости, важные алгоритмы, включая стохастический градиентный спуск, нейронные сети и обучение структурированному выводу, а также совсем недавние теоретические концепции, например, PAC-байесовский подход и границы сжатия. .Книга задумывалась как повышенный курс для студентов средних и старших курсов, фундаментальные основы и алгоритмы машинного обучения излагаются в форме, доступной студентам и читателям, не являющимся специалистами в области математической статистики, информатики, математики и технических дисциплин. .Важнейшие алгоритмы машинного обучения .Когда необходимо машинное обучение .Вычислительная сложность обучения .Обучение нейронных сетей .Оценка максимального правдоподобия .Инструмент для извлечения информации из больших наборов данных

Изучите ключевые концепции машинного обучения‚ работая над реальными проектами! Машинное обучение - то, что поможет вам в анализе поведения клиентов, прогнозировании тенденций движения цен, оценке рисков и многом другом. Чтобы освоить машинное обучение, вам нужны отличные примеры, четкие объяснения и много практики. В книге все это есть! Автор описывает реалистичные, практичные сценарии машинного обучения, а также предельно понятно раскрывает ключевые концепции. Вы разберете интересные проекты, такие как сервис прогнозирования цен на автомобили с использованием линейной регрессии и сервис прогнозирования оттока клиентов. Вы выйдете за рамки алгоритмов и изучите важные техники, например развертывание приложений в бессерверных системах и запуск моделей с помощью Kubernetes и Kubeflow. Пришло время закатать рукава и прокачать свои навыки в области машинного обучения!