Машинное обучение с малым объемом кодирования. Практическое введение в искусственный интеллект на основе проектов
Гвендолин Стриплинг
В книге подробно представлены три проблемно-ориентированных вида машинного обучения (Machine learning, ML): автоматизированное обучение AutoML без кодирования, обучение BigQuery ML с малым объемом кодирования и обучение с применением пользовательского кода на основе библиотек scikit-learn и Keras. При этом от читателя не требуется глубоких предварительных знаний в ML или программировании, но базовые навыки в этих областях будут полезны. Специализированные библиотеки, фреймворки ML, репозиторий GitHub и другие инструменты описаны по мере их необходимости. В каждом конкретном случае ключевые концепции ML раскрыты с использованием реальных наборов данных для решения реальных задач. Рассмотрено применение AutoML для прогнозирования продаж, использование BigQuery ML для обучения линейных регрессионных моделей, обучение пользовательских ML-моделей на Python для прогнозирования оттока клиентов и ряд других популярных бизнес-кейсов.
- Категория: информатика и вычислительная техника
- Правообладатель: БХВ-Петербург
- Год написания: 2023
- Возрастное ограничение: 0+
- ISBN: 978-601-08-4725-5
- Легальная стоимость: 549.00 руб.
Читать книгу «Машинное обучение с малым объемом кодирования. Практическое введение в искусственный интеллект на основе проектов» онлайн:
Комментарии ():
Вам также может понравиться:
