Практическое руководство по решению задач машинного обучения

Эта книга представляет собой практическое руководство по решению реальных задач машинного обучения. Автор фокусируется на практических аспектах, предоставляя читателю готовые инструменты и методики для работы с данными.

Книга охватывает полный цикл работы над ML-проектами: от настройки рабочего окружения и организации проекта до продвинутых техник вроде ансамблирования и развертывания моделей. Особое внимание уделяется кросс-валидации, метрикам оценки, работе с категориальными переменными и инженерии признаков.

Материал включает подробные примеры кода на Python с пошаговыми объяснениями. Рассматриваются различные типы задач: классификация изображений, работа с текстовыми данными, сегментация. Книга подходит для специалистов, уже имеющих базовые знания в машинном обучении и желающих углубить практические навыки.

Автор делает акцент на воспроизводимости кода и промышленном внедрении моделей, что делает книгу особенно ценной для практикующих data scientist'ов и ML-инженеров.

Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem

Похожие книги

Applied Machine Learning: Using Machine Learning to Solve Business Problems

Pro Machine Learning Algorithms: A Hands-On Approach to Implementing Algorithms in Python and R

Data Without Labels: Practical Unsupervised Machine Learning

MATLAB Machine Learning Recipes: A Problem-Solution Approach

Machine Learning Q and AI: 30 Essential Questions and Answers on Machine Learning and AI

Machine Learning for Imbalanced Data: Tackle imbalanced datasets using machine learning and deep learning techniques

Machine Learning for High-Risk Applications: Approaches to Responsible AI

Applied Machine Learning and High-Performance Computing on AWS

Adaptive Machine Learning Algorithms with Python: Solve Data Analytics and Machine Learning Problems on Edge Devices

Machine Learning Algorithms in Depth