Автор, 2023. — 110 с.
Практическое руководство, предназначенное для всех, кто хочет войти в мир машинного обучения и освоить его основы. Авторы книги предлагают читателям увлекательное путешествие в эту захватывающую область, начиная с основных концепций и принципов машинного обучения и заканчивая практическими навыками построения и обучения моделей. Внутри книги читатели найдут понятные объяснения ключевых алгоритмов машинного обучения, таких как регрессия, классификация, кластеризация и глубокое обучение. Они узнают, как подготовить данные для обучения моделей, как выбрать и настроить подходящие алгоритмы, а также как оценивать и улучшать производительность моделей.
Основы Машинного обучения
Обучение с учителем
Обучение без учителя
Глубокое обучение
Подготовка данных
Оценка моделей и выбор гиперпараметров
Продвинутые методы Машинного обучения
Практическое применение Машинного обучения
Заключение