[Книги] [Майкл Абель, Гвендолин Стриплинг] Машинное обучение с малым объемом кодирования (2025)

[Майкл Абель, Гвендолин Стриплинг] Машинное обучен_0.png


[Майкл Абель, Гвендолин Стриплинг] Машинное обучение с малым объемом кодирования: практическое введение в искусственный интеллект на основе проектов (2025)

Слив курса Машинное обучение с малым объемом кодирования: практическое введение в искусственный интеллект на основе проектов [Майкл Абель, Гвендолин Стриплинг]


В книге подробно представлены три проблемно-ориентированных вида машинного обучения (Machine learning, ML): автоматизированное обучение AutoML без кодирования, обучение BigQuery ML с малым объемом кодирования и обучение с применением пользовательского кода на основе библиотек scikit-learn и Keras. При этом от читателя не требуется глубоких предварительных знаний в ML или программировании, но базовые навыки в этих областях будут полезны. Специализированные библиотеки, фреймворки ML, репозиторий GitHub и другие инструменты описаны по мере их необходимости. В каждом конкретном случае ключевые концепции ML раскрыты с использованием реальных наборов данных для решения реальных задач. Рассмотрено применение AutoML для прогнозирования продаж, использование BigQuery ML для обучения линейных регрессионных моделей, обучение пользовательских ML-моделей на Python для прогнозирования оттока клиентов и ряд других популярных бизнес-кейсов.

Вы узнаете:

* Как различать структурированные и неструктурированные данные и разбираться с проблемами, которые могут встретиться

* Как визуализировать и анализировать данные

* Как предварительно обрабатывать данные для ввода в модель машинного обучения

* Чем отличаются регрессионная и классификационная модели обучения с учителем

* Как сравнивать различные типы моделей ML и их архитектуры, начиная с моделей без кода и с малым объемом кода и заканчивая моделями пользовательского обучения

* Как проектировать, внедрять и настраивать модели ML

* Как экспортировать данные в репозиторий GitHub для хранения и управления ими

Формат: PDF.



—————————————————————————

📥 СКАЧАТЬ МАТЕРИАЛ:
🔐 Хотите получить доступ?

Чтобы увидеть скрытые ссылки и ставить лайки, активируйте VIP-статус.

💎 ПОЛУЧИТЬ ДОСТУП Наш Telegram канал
 

Похожие курсы

Назад
Верх