Aноним
- Ссылка на картинку
Машинное обучение
становится ключевым фактором успеха в повседневной жизни, бизнесе и науке.
Эта книга - комплексное руководство по анализу табличных данных с помощью машинного обучения.
Она полезна для бизнеса, руководителей проектов и всех, кто интересуется данной темой. Книга рассматривает классические алгоритмы, ансамблирование, AutoML и нейронные сети.
Охватывает предобработку данных, отбор признаков, разработку и валидацию моделей, внедрение и мониторинг решений, а также этику и законодательные требования.
Практические примеры и пошаговые инструкции помогут разобраться в процессе разработки проектов машинного обучения.
Книга подходит для людей с разным уровнем опыта, от новичков до опытных специалистов, предлагая материалы различного уровня сложности.
Эта книга - комплексное руководство по анализу табличных данных с помощью машинного обучения.
Она полезна для бизнеса, руководителей проектов и всех, кто интересуется данной темой. Книга рассматривает классические алгоритмы, ансамблирование, AutoML и нейронные сети.
Охватывает предобработку данных, отбор признаков, разработку и валидацию моделей, внедрение и мониторинг решений, а также этику и законодательные требования.
Практические примеры и пошаговые инструкции помогут разобраться в процессе разработки проектов машинного обучения.
Книга подходит для людей с разным уровнем опыта, от новичков до опытных специалистов, предлагая материалы различного уровня сложности.
