Коэльо Луис Педро, Ричарт Вилли. Построение систем машинного обучения на языке Python. Руководство
Скидка 5850Р
Книга "Построение систем машинного обучения на языке Python. Руководство" авторов Коэльо Луис Педро и Ричард Вилли предназначена для людей, желающих изучить и применить машинное обучение с использованием языка программирования Python.
Книга представляет собой подробное руководство, которое шаг за шагом вводит читателя в основы машинного обучения и помогает построить собственные системы машинного обучения с использованием Python и популярных инструментов и библиотек, таких как scikit-learn, TensorFlow и Keras.
Авторы начинают с основных понятий и принципов машинного обучения, объясняя различные типы задач, алгоритмы и методы. Они также предоставляют подробные инструкции по установке и настройке окружения Python для разработки машинного обучения.
В книге рассматриваются различные алгоритмы машинного обучения, такие как регрессия, классификация, кластеризация и нейронные сети. Авторы дают примеры кода на Python, объясняют их и пошагово рассказывают, как реализовать каждый алгоритм. Они также обсуждают важные практические аспекты машинного обучения, включая предварительную обработку данных, обучение моделей, оценку моделей и выбор оптимальных параметров.
Книга предназначена для начинающих и опытных разработчиков, которые хотят изучить машинное обучение с использованием языка Python. Она предлагает подробное и практическое руководство, которое поможет читателям получить фундаментальные знания и навыки в области машинного обучения и сможет применять их на практике.
Книга представляет собой подробное руководство, которое шаг за шагом вводит читателя в основы машинного обучения и помогает построить собственные системы машинного обучения с использованием Python и популярных инструментов и библиотек, таких как scikit-learn, TensorFlow и Keras.
Авторы начинают с основных понятий и принципов машинного обучения, объясняя различные типы задач, алгоритмы и методы. Они также предоставляют подробные инструкции по установке и настройке окружения Python для разработки машинного обучения.
В книге рассматриваются различные алгоритмы машинного обучения, такие как регрессия, классификация, кластеризация и нейронные сети. Авторы дают примеры кода на Python, объясняют их и пошагово рассказывают, как реализовать каждый алгоритм. Они также обсуждают важные практические аспекты машинного обучения, включая предварительную обработку данных, обучение моделей, оценку моделей и выбор оптимальных параметров.
Книга предназначена для начинающих и опытных разработчиков, которые хотят изучить машинное обучение с использованием языка Python. Она предлагает подробное и практическое руководство, которое поможет читателям получить фундаментальные знания и навыки в области машинного обучения и сможет применять их на практике.