Все жанры Все авторы
Табличное мастерство. Осваиваем модели машинного обучения для анализа табличных данных - Алексей Михнин

Табличное мастерство. Осваиваем модели машинного обучения для анализа табличных данных

Страниц

50

Год

2023

Машинное обучение, ставшее настолько важным в наше время для достижения успеха в повседневной жизни, бизнесе и науке, представляет собой уникальную возможность для каждого человека. Перед вами - эксклюзивное руководство, которое глубоко анализирует табличные данные с применением методов машинного обучения. Оно пригодится как для предпринимателей, так и для руководителей проектов, а также для всех, кто интересуется этой захватывающей темой. Данная книга покрывает все основные алгоритмы, включая ансамблевые методы, автоматическое машинное обучение (AutoML) и даже нейронные сети.

Она также включает в себя важные темы, такие как предобработка данных, отбор признаков, разработка и валидация моделей, а также внедрение и мониторинг решений. Кроме того, важным аспектом, рассматриваемым в книге, являются этика и соответствие законодательным требованиям. Вам будет легко разбираться во всех этапах процесса разработки проектов машинного обучения, благодаря практическим примерам и пошаговым инструкциям, представленным в книге.

Одно из преимуществ данной книги заключается в ее универсальности. Она подходит для людей с любым уровнем опыта - от начинающих до опытных профессионалов. Материалы представлены на разных уровнях сложности, что позволяет каждому выбрать тот, который наиболее соответствует его потребностям и целям.

Не упустите свой шанс обрести глубокие знания в области машинного обучения, которые помогут вам достичь новых успехов и преуспеть в сфере, которая находится в центре внимания современного мира. Эта книга станет вашим незаменимым партнером в увлекательном путешествии по миру машинного обучения.

Читать бесплатно онлайн Табличное мастерство. Осваиваем модели машинного обучения для анализа табличных данных - Алексей Михнин

Введение в табличные данные и машинное обучение

В современном мире машинное обучение играет все большую и большую роль в повседневной жизни, бизнесе и научных исследованиях. Умение анализировать и использовать данные становится ключевым фактором успеха для организаций и профессионалов. Эта книга призвана стать вашим комплексным руководством по машинному обучению, особенно в отношении анализа табличных данных, которые являются наиболее распространенным типом данных в бизнесе.

Данная книга будет полезна как бизнесу, руководителям проектов по машинному обучению, так и лицам, интересующимся машинным обучением. Она предоставляет широкий обзор методов и подходов, используемых для анализа и прогнозирования на основе табличных данных, включая классические алгоритмы машинного обучения, ансамблирование, автоматическое машинное обучение (AutoML) и применение нейронных сетей.

Книга разделена на несколько глав, каждая из которых посвящена определенному аспекту машинного обучения. Вы узнаете о предобработке данных, отборе признаков, разработке и валидации моделей, а также о внедрении и мониторинге решений на основе машинного обучения в реальной среде. Кроме того, в книге рассматриваются важные вопросы этики и соответствия законодательным требованиям в контексте машинного обучения.

Благодаря практическим примерам и пошаговым инструкциям, вы сможете глубже погрузиться в каждый этап разработки проекта машинного обучения и получить полезные навыки для своей карьеры или бизнеса. Независимо от вашего опыта или роли, вы найдете ответы на свои вопросы, а также полезные советы и рекомендации по применению машинного обучения в различных областях.

Мы надеемся, что эта книга станет вашим надежным спутником на пути к успешному освоению и применению машинного обучения, и поможет вам создавать инновационные и эффективные решения для вашего бизнеса, проектов и личного развития.

Книга предназначена для людей с разным уровнем опыта в области машинного обучения: от новичков до опытных профессионалов. В каждой главе представлены материалы как для начинающих, так и для более продвинутых читателей, что позволяет каждому найти подходящий для себя уровень сложности и глубину изложения.

Основы табличных данных

Табличные данные – это распространенный вид структурированных данных, представленных в виде таблицы, состоящей из строк и столбцов. Строки обычно соответствуют отдельным объектам или наблюдениям, а столбцы представляют различные переменные или характеристики объектов. Табличные данные могут содержать числовые значения, категориальные значения, текст, даты и другие типы информации.

Машинное обучение и его виды

Машинное обучение (МО) – это подраздел искусственного интеллекта, который позволяет компьютерам учиться и принимать решения без явного программирования. МО использует алгоритмы и статистические модели для анализа и обработки данных с целью делать предсказания или принимать определенные решения.

Методы машинного обучения и нейронные сети являются частями области искусственного интеллекта, но они имеют свои особенности и различия.

Методы машинного обучения включают в себя широкий спектр алгоритмов, которые используются для обучения моделей на основе данных.

Выделяют три категории машинного обучения:

Вам может понравиться: