Прикладное машинное обучение без учителя с использованием Python 129746

Паперова книга
129746
Прикладное машинное обучение без учителя с использованием Python - фото 1
400
1 людина

Все про “Прикладное машинное обучение без учителя с использованием Python”

Від видавця

По мнению многих отраслевых экспертов, обучение без учителя — передовой рубеж технологий искусственного интеллекта (ИИ) и, возможно, ключ к созданию сильного ИИ. Поскольку подавляющая часть накопленных в мире данных не размечена, к ним нельзя применять традиционное обучение с учителем. В то же время обучение без учителя позволяет успешно работать с неразмеченными наборами данных и выявлять заложенные в них закономерности, обнаружить которые человеку не под силу.

Автор книги показывает, как реализовать обучение без учителя на основе двух платформ Python: Scikit-learn и TensorFlow/Keras. Используя готовый код и практические примеры, специалисты по работе с данными смогут выявлять скрытые закономерности в информационных массивах, более глубоко анализировать деловые данные, обнаруживать аномалии, выполнять автоматическое конструирование признаков и генерировать синтетические наборы данных. Все, что потребуется от читателя, — знание программирования и предварительный опыт работы в области машинного обучения.

Основные темы книги:

  • Сравнение сильных и слабых сторон различных подходов к машинному обучению: с учителем, без учителя и с подкреплением
  • Запуск готового проекта машинного обучения
  • Создание системы обнаружения аномалий для выявления попыток мошенничества с банковскими картами
  • Кластеризация пользователей путем разбиения их на отчетливо различимые однородные группы
  • Обучение с частичным привлечением учителя
  • Построение рекомендательной системы фильмов с использованием ограниченных машин Больцмана
  • Генерирование синтетических изображений с помощью генеративно-состязательных сетей

Об авторе

Анкур Пател — вице-президент компании 7Park Data, входящей в портфель активов инвестиционной компании Vista Equity Partners.

Вместе со своей командой разрабатывает программные продукты по обработке данных для хедж-фондов, а также систему MLaaS (машинное обучение как услуга), предназначенную для корпоративных клиентов.

Рецензії

0

Всі характеристики

  • Видавництво
  • Автор
  • Перекладач
  • Категорія
  • Рік
    2020
  • Сторінок
    432
  • Формат
    150x210 мм
  • Обкладинка
    М'яка
  • Тип паперу
    Офсетний
  • Мова
    Російська
  • Ілюстрації
    Чорно-білі
  • Оригінальна назва
    Hands-On Unsupervised Learning Using Python: How to Build Applied Machine Learning Solutions from Unlabeled Data

Товар входить до категорії

  • Самовивіз з відділень поштових операторів від 45 ₴ - 80 ₴
  • Доставка поштовими сервісами - тарифи перевізника
Схожі товари
Hands-on Matplotlib. Learn Plotting and Visualizations with Python 3. 1st Ed.
244684
Ashwin Pajankar
2'000 ₴
Financial Theory with Python: A Gentle Introduction. 1st Ed.
244749
Yves Hilpisch
2'000 ₴
Flask Web Development: Developing Web Applications with Python 2nd Edition
66981
5/1
Miguel Grinberg
2'020 ₴
Practical Fraud Prevention. Fraud and AML Analytics for Fintech and eCommerce, Using SQL and Python
197700
Gilit SaportaShoshana Maraney
2'100 ₴
Вивчаємо Python. Том 1. 5-е видання
111737
5/1
Марк Лутц
2'046 ₴2'200 ₴
Python for Excel: A Modern Environment for Automation and Data Analysis
153397
Felix Zumstein
1'760 ₴2'200 ₴
Python and R for the Modern Data Scientist: The Best of Both Worlds
159994
Rick J. ScavettaBoyan Angelov
2'200 ₴
Python 3: The Comprehensive Guide to Hands-On Python Programming
263355
Johannes ErnestiPeter Kaiser
2'590 ₴
Football Analytics with Python & R: Learning Data Science Through the Lens of Sports 1st Edition
259764
Eric EagerRichard Erickson
2'800 ₴