Mašininis mokymasis. Funkcijų konstravimas. Principai ir technikos analitikams

Šios knygos autoriai - mašininio mokymosi specialistas iš Amazonės Eliss Zheng ir inovatyvios IT kompanijos Concur Labs analitikė Amanda Kazari. Funkcijų konstravimas — tai bruožų išgavimas iš žalių neapdorotų duomenų ir jų pritaikymas formatui, tinkamam mašininio mokymosi modeliui apdoroti. Tai yra vienas iš svarbiausių procesų mašininio mokymosi srityje ir kartu vienas iš sudėtingiausių, nes modelių ir duomenų įvairovė neleidžia išskirti bendros konstravimo taktikos. Tačiau autoriai sugebėjo to pasiekti — čia suformuluoti gilesni darbo su duomenimis principai, iliustruoti konkrečiais pavyzdžiais. Kiekviename skyriuje aprašomos sprendimų, kaip pateikti tekstinius duomenis ar vaizdus, kaip sumažinti automatiškai sugeneruotų bruožų dimensiją ir tt. Paskutiniame skyriuje visi pavyzdžiai sujungiami į vieningą mašininio mokymosi funkcijų konstravimo koncepciją. Visi kodo pavyzdžiai pateikti Python kalba, naudojant tokius modulius kaip NumPy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, ir buvo paskelbti autorių saugykloje GitHub.