Искусственный интеллект. Машинное обучение [Джейд Картер]
Исследуйте мир машинного обучения с этой книгой, предназначенной для тех, кто стремится погрузиться в фундаментальные принципы и передовые методы этой динамично развивающейся области.
От введения в основные концепции до глубокого погружения в продвинутые техники и приложения, каждая глава представляет собой комплексное исследование, подкрепленное практическими примерами и советами.
Будучи ориентиром как для начинающих, так и для опытных практиков, данная книга поможет вам освоить ключевые навыки, необходимые для эффективного применения методов машинного обучения в реальных задачах.
Спойлер: содержание
Глава 1: Введение в Машинное Обучение
Глава 2: Подготовка и Предобработка Данных
Глава 3: Основные Методы Обучения
Глава 4: Оценка и Управление Производительностью Моделей
Глава 5: Практические Примеры и Приложения
Глава 6: Оптимизация и Регуляризация Моделей Машинного Обучения
Глава 7: Обработка текстовых и временных данных
Глава 8: Обучение на неструктурированных данных: изображения, аудио, видео
Глава 9: Обучение на несбалансированных данных
Глава 10: Продвинутые методы оценки и интерпретации моделей
Глава 11: Обучение на графовых данных
Цена 690 руб.
epub, fb2, fb3, ios.epub, mobi, pdf, txt, zip
Скрытая ссылка
Исследуйте мир машинного обучения с этой книгой, предназначенной для тех, кто стремится погрузиться в фундаментальные принципы и передовые методы этой динамично развивающейся области.
От введения в основные концепции до глубокого погружения в продвинутые техники и приложения, каждая глава представляет собой комплексное исследование, подкрепленное практическими примерами и советами.
Будучи ориентиром как для начинающих, так и для опытных практиков, данная книга поможет вам освоить ключевые навыки, необходимые для эффективного применения методов машинного обучения в реальных задачах.
Спойлер: содержание
Глава 1: Введение в Машинное Обучение
Глава 2: Подготовка и Предобработка Данных
Глава 3: Основные Методы Обучения
Глава 4: Оценка и Управление Производительностью Моделей
Глава 5: Практические Примеры и Приложения
Глава 6: Оптимизация и Регуляризация Моделей Машинного Обучения
Глава 7: Обработка текстовых и временных данных
Глава 8: Обучение на неструктурированных данных: изображения, аудио, видео
Глава 9: Обучение на несбалансированных данных
Глава 10: Продвинутые методы оценки и интерпретации моделей
Глава 11: Обучение на графовых данных
Цена 690 руб.
epub, fb2, fb3, ios.epub, mobi, pdf, txt, zip
Скрытая ссылка