Ця повноколірна книга — чудове джерело інформації для кожного, хто збирається використовувати машинне навчання на практиці. Нині машинне навчання стало невіддільною частиною різних комерційних і дослідних проєктів, і не варто думати, що ця зона — прерогатива винятково великих компаній із потужними командами аналітиків. Машинне навчання стало невіддільною частиною різних комерційних і дослідних проєктів, починаючи від постановки медичного діагнозу з подальшим лікуванням і закінчуючи пошуком друзів у соціальних мережах. Багато хто вважає, що машинне навчання можуть використовувати тільки великі компанії, що мають потужні команди аналітиків У книзі «Введення в машинне навчання за допомогою Python» описується якомога самостійно та з дивовижною легкістю побудувати моделі машинного навчання (Machine Learning, ML). Прочитавши цю книгу, ви зможете побудувати свою власну систему машинного навчання, яка дасть змогу з'ясувати настрій користувачів Твітора або отримати прогнози щодо глобального потепління Машинне навчання полягає у вилученні знань із даних. Це наукова область, що знаходиться на перетині статистики, штучного інтелекту та комп'ютерних наук, також відома як прогнозна аналітика або статистичне навчання. В останні роки застосування методів машинного навчання в повсякденному житті стало повсякденним явищем Книга «Введення в машинне навчання за допомогою Python» є введенням і не вимагає попередніх знань у галузі машинного навчання або штучного інтелекту Сфера застосування машинного навчання безмежна і, з огляду на все різноманіття даних, наявних на сьогодні, обмежується лише вашою уявою Об авторах Андреас Мюллер здобув чарівну ступінь доктора наук із машинного навчання в Боннському університеті. Упродовж року він працював на посади фахівця з машинного навчання в компанії Amazon, виконуючи завдання прикладних завдань у сфері комп'ютерного зору. На цей момент Андреас працює в Центрі вивчення даних Нью-Йоркського університету. Упродовж останніх чотирьох років він став куратором і одним із ключових розробників бібліотеки scikit-learn — популярного інструменту машинного навчання, що широко використовувалося в промисловості та науці. Крім того, Андреас є автором і розробником ще кількох популярних пакетів машинного навчання. Свою місію він бачить у тому, щоб створювати інструменти з відкритим програмним кодом, які дають змогу усунути перешкоди, що заважають активнішому використанню машинного навчання в прикладних завданнях, а також сприяють просуванню відтворення науки (reproducible science) і спрощують застосування високоточних алгоритмів машинного навчання. Сара Гвідо — фахівець з аналізу даних, має великий досвід роботи у стартах. Вона має ступінь магістра з інформатики, яку отримала в Мічиганському університеті. Зараз проживає в Нью-Йорку. Сфера її інтересів — мова Python, машинне навчання, великі обсяги даних і світ новітніх технологій. Зовсім недавно Сара стала провідним фахівцем з аналізу даних у компанії Bitly. Крім цього, вона є постійним спікером на конференції з машинного навчання.
Характеристики книги
|
Стан |
Нове |