Введення в машинне навчання за допомогою Python. Керівництво для спеціалістів по роботі з даними 48006

Машинне навчання стало невід'ємною частиною різних комерційних і дослідницьких проектів, починаючи від постановки медичного діагнозу з подальшим лікуванням і закінчуючи пошуком друзів в соціальних мережах. Багато вважають, що машинне навчання можуть використовувати тільки великі компанії, що володіють потужними командами аналітиків

У книзі «Введення в машинне навчання з допомогою Python» описується як можна самостійно і з дивовижною легкістю побудувати моделі машинного навчання (Machine Learning, ML). Прочитавши цю книгу, ви зможете побудувати свою власну систему машинного навчання, яка дозволить з'ясувати настрої користувачів Твіттера або отримати прогнози з приводу глобального потепління

Машинне навчання полягає в отриманні знань з даних. Це наукова область, що знаходиться на перетині статистики, штучного інтелекту і комп'ютерних наук і також відома як прогнозна аналітика або статистичне навчання. В останні роки застосування методів машинного навчання у повсякденному житті стало буденним явищем

Книга «Введення в машинне навчання з допомогою Python» є вступною і не вимагає попередніх знань в області машинного навчання або штучного інтелекту

Область застосування машинного навчання безмежна і, враховуючи все різноманіття даних, наявних на сьогоднішній день, обмежується лише вашою уявою

Андреас Мюллер отримав вчений ступінь доктора наук за машинного навчання в Боннському університеті.

протягом року він працював на посаді фахівця з машинного навчання у компанії Amazon, займаючись вирішенням прикладних задач в області комп'ютерного зору. Зараз Андреас працює в Центрі вивчення даних Нью-Йоркського університету. Протягом останніх чотирьох років він став куратором і одним з ключових розробників бібліотеки scikit-learn — популярного інструменту машинного навчання, який широко використовується в промисловості і науці. Крім того, Андреас є автором і розробником ще декількох популярних пакетів машинного навчання. Свою місію вона вбачає у тому, щоб створювати інструменти з відкритим програмним кодом, які дозволяють усунути перешкоди, що заважають більш активного використання машинного навчання у прикладних задачах, а також сприяють просуванню відтворної науки (reproducible science) і спрощують застосування високоточних алгоритмів машинного навчання.

Сара Гвідо — фахівець з аналізу даних, що має великий досвід роботи у стартапах. Вона має ступінь магістра з інформатики, яку отримала в Мічиганському університеті. В даний час проживає в Нью-Йорку. Сфера її інтересів — мову Python, машинне навчання, великі обсяги даних і світ новітніх технологій. Зовсім нещодавно Сара стала провідним спеціалістом з аналізу даних в компанії Bitly. Крім цього, вона є постійним спікером на конференціях з машинного навчання.