Машинне навчання для абсолютних новачків. Вступний курс, викладений простою мовою

Прості та зрозумілі пояснення та відсутність необхідності досвіду програмування роблять цю книгу чудовою альтернативою академічному підручнику. Тут представлено основні алгоритми машинного навчання (ML), які супроводжуються наочними прикладами та практичними роботами. Також ви дізнаєтеся про перехресну перевірку, ансамблеве моделювання, пошук по сітці для налаштування моделей, проєктування функцій, гаряче кодування і багато іншого.
Для розробки інтелектуальних машин насамперед треба зрозуміти класичну статистику, оскільки алгоритми на її основі - це серце машинного навчання. Написання коду - ще одна невід'ємна частина ML, яка передбачає управління даними. Однак матеріал цього посібника можна освоїти навіть без навичок програмування.
Можливо, з читання цієї книжки почнеться ваш шлях до отримання роботи в галузі машинного навчання, а можливо, вона просто задовольнить вашу цікавість.
Усередині керівництва:
- Завантаження безкоштовних наборів даних.
- Методи очищення даних, включно з гарячим кодуванням, групуванням і обробкою відсутніх даних.
- Підготовка даних для аналізу.
- Лінійний регресійний аналіз.
- Кластеризація, включно з кластеризацією k-середніх.
- Основи роботи нейронних мереж.
- Зміщення/дисперсія для поліпшення моделі машинного навчання.
- Дерева рішень для декодування класифікації.
- Ваша перша модель машинного навчання за допомогою Python.
Олівер Теобальд - технічний письменник, що спеціалізується на темах штучного інтелекту, фінансових технологій і хмарних обчислень. Автор книг Python for Absolute Beginners, Machine Learning with Python for Beginners, Data Analytics for Absolute Beginners тощо.