Uczenie maszynowe

Uczenie maszynowe w Pythonie. Leksykon kieszonkowy

Szczegóły

Kategoria: Uczenie maszynowe

Uczenie maszynowe i nauka o danych są dziś ogromnie popularne. Dziedziny te szybko się rozwijają, a poszczególne techniki uczenia maszynowego znajdują coraz więcej różnorodnych zastosowań. Wiedza, którą można uzyskać dzięki odpowiedniemu przygotowaniu danych i ich eksploracji, często jest bezcenna.

Umiejętność ich analizy oraz wiedza o możliwych sposobach rozwiązywania problemów napotykanych podczas uczenia maszynowego są więc dużymi atutami i mogą być wykorzystywane w wielu gałęziach nauki, techniki i biznesu.

Z tego zwięzłego przewodnika po technikach uczenia maszynowego opartego na strukturalnych danych skorzystają programiści, badacze, osoby zajmujące się nauką o danych oraz twórcy systemów sztucznej inteligencji. Znalazł się tu wyczerpujący opis procesu uczenia maszynowego i klasyfikacji danych strukturalnych.

Przedstawiono też metody klastrowania danych, analizy regresji, redukcji wymiarowości oraz inne ważne zagadnienia. Prezentowane treści zostały zilustrowane uwagami, tabelami i przykładami kodu. Nie zabrakło opisu przydatnych bibliotek, niezwykle użytecznych w pracy analityka danych. W efekcie książka pozwala na szybkie rozwiązywanie różnego rodzaju problemów związanych z przetwarzaniem danych strukturalnych.

W książce między innymi:

• klasyfikacja, oczyszczanie i uzupełnianie braków danych,
• eksploracyjna analiza danych i dobór modelu danych,
• przykłady analiz regresji,
• redukcja wymiarowości,
• potoki w bibliotece scikit-learn.

Uczenie maszynowe: nowy wymiar analizy danych!

Matt Harrison - programuje w Pythonie od dwudziestu lat. Wykorzystuje go do różnych zastosowań związanych z gromadzeniem i analizą danych, tworzeniem i automatyzowaniem procesów czy też budowaniem systemów sztucznej inteligencji. Kieruje firmą MetaSnake, która specjalizuje się w doradztwie i szkoleniach w zakresie programowania w Pythonie oraz analizy danych.

Kup teraz

Pobierz darmowy fragmentRozmiar: 1,5 MB