Introduction to Machine Learning with Python - Sarah Guido (szerző)

Megjegyzés: Ez a leírás automatikusan le lett fordítva magyarra.

A gépi tanulás számos kereskedelmi alkalmazás és kutatási projekt szerves részévé vált, de ez a terület nem kizárólagos a kiterjedt kutatócsoportokkal rendelkező nagyvállalatok számára. Ha még kezdőként is Pythont használ, ez a könyv gyakorlati módszereket tanít meg saját gépi tanulási megoldásainak elkészítésére. A ma rendelkezésre álló összes adat alapján a gépi tanulási alkalmazásoknak csak a képzelet szab határt, és megtanulják a sikeres gépi tanulási alkalmazás létrehozásához szükséges lépéseket a Python és a scikit-learn könyvtár segítségével. Andreas Muller és Sarah Guido szerzők a gépi tanulási algoritmusok használatának gyakorlati vonatkozásaira összpontosítanak, nem pedig a mögöttük rejlő matematikára. A NumPy és a matplotlib könyvtárak ismerete segít abban, hogy még többet tudjon kibontakozni ebből a könyvből, ebben a könyvben megtudhatja: A gépi tanulás alapvető fogalmai és alkalmazásai A széles körben használt gépi tanulási algoritmusok előnyei és hiányosságaiA gépi tanulással feldolgozott adatok ábrázolása, beleértve, hogy mely adatok Speciális módszerek a modellértékeléshez és a paraméterek hangolásához A folyamatok koncepciója a modellek láncolásához és a munkafolyamatok beágyazásához Szöveges adatokkal való munkavégzés módszerei, beleértve a szövegspecifikus feldolgozási technikákat Javaslatok a gépi tanulási és adattudományi ismeretek fejlesztésére