Mašininis mokymasis absoliutiems pradedantiesiems. Įžanginė kursas, išdėstytas paprasta kalba

Praktiškas ir išsamus įvadas į mašininį mokymąsi.
Paprasti ir aiškūs paaiškinimai bei nereikalingas programavimo patirties trūkumas daro šią knygą puikia alternatyva akademinei vadovėliui. Čia pateikiami pagrindiniai mašininio mokymosi (ML) algoritmai, kuriuos lydi vizualūs pavyzdžiai ir praktiniai darbai. Taip pat sužinosite apie kryžminį patikrinimą, ansamblišką modeliavimą, tinklo paiešką modelių parametrams prisitaikyti, funkcijų projektavimą, karštą kodavimą ir daug daugiau.
Norint kurti intelektualias mašinas, pirmiausia reikia suprasti klasikinę statistiką, nes algoritmai, paremti ja, yra mašininio mokymosi širdis. Kodo rašymas yra dar viena neišvengiama ML dalis, apimanti duomenų valdymą. Tačiau šio vadovo medžiagą galima įsisavinti net ir neturint programavimo įgūdžių.
Galbūt šios knygos skaitymas pradės jūsų kelią į darbą mašininio mokymosi srityje, o gal ji tiesiog patenkins jūsų smalsumą.

Vadove rasite:
• Nemokamų duomenų rinkinys parsisiuntimas.
• Duomenų valymo metodai, įskaitant karštą kodavimą, grupavimą ir trūkstamų duomenų apdorojimą.
• Duomenų paruošimas analizei.
• Linearinė regresijos analizė.
• Klastelėjimas, įskaitant k-vienetų klasterizavimą.
• Pagrindai neuroninių tinklų veiklos.
• Šalinimas/dispersion modelio mašininio mokymosi tobulinimui.
• Sprendimų medžiai klasifikacijos dekodavimui.
• Jūsų pirmasis mašininio mokymosi modelis naudojant Python.

Oliver Teobald - techninis rašytojas, specializuojantis dirbtinio intelekto, finansų technologijų ir debesų skaičiavimo temose. Knygų, tokių kaip Python for Absolute Beginners, Machine Learning with Python for Beginners, Data Analytics for Absolute Beginners ir pan. autorius.