Гифт Н Прагматичный ИИ. Машинное обучение и облачные технологии

Машинное обучение поглощает мир программного обеспечения. Освойте и работайте с передовыми технологиями машинного обучения, нейронных сетей и глубокого обучения с помощью 2-го издания бестселлера Себастьяна Рашки

Представлены технологии обработки экспериментальных результатов с применением языка программирования Python и методы машинного обучения для прогнозной аналитики в метрологии, рассмотрены конкретные примеры внедрения базовых алгоритмов и методов как на языке Python, так и с использованием аналитической платформы KNIME • Для студентов, обучающихся по техническим направлениям подготовки и специальностям, приступающих к изучению курсов "Метрология", "Машинное обучение и большие данные" и "Основы искусственного интеллекта в профессиональной деятельности"

Книга является всеобъемлющим руководством по машинному и глубокому обучению с использованием языка Python. Она служит как пошаговым учебным пособием, так и справочником, к которому вы постоянно будете обращаться в ходе построения систем машинного обучения • Книга наполнена четкими пояснениями, визуальными представлениями, работающими примерами и детально раскрывает все важные методики машинного обучения. В то время как некоторые книги учат вас следовать инструкциям, Рашка и Мирджалили излагают принципы, лежащие в основе машинного обучения, что позволит вам самостоятельно строить модели и приложения • Третье издание книги обновлено с целью учета версии библиотеки TensorFlow-2 и последних добавлений в scikit-learn. Оно расширено для охвата двух самых современных методик машинного обучения: обучения с подкреплением и порождающих состязательных сетей

Книга предоставит вам доступ в мир прогнозной аналитики и продемонстрирует, почему Python является одним из лидирующих языков науки о данных. Охватывая широкий круг мощных библиотек Python, в том числе scikit-learn, Theano и Keras, предлагая руководство и советы по всем вопросам, начиная с анализа мнений и заканчивая нейронными сетями, книга ответит на большинство ваших вопросов по машинному обучению • Издание предназначено для специалистов по анализу данных, находящихся в поисках более широкого и практического понимания принципов машинного обучения

Крайне необходимое издание по новейшей предсказательной аналитике для более глубокого понимания методологии машинного обучения Использование разных машинно-обучаемых моделей для формулирования различных вопросов в отношении данных Конструирование нейронных сетей при помощи библиотек Написание красивого и лаконичного кода с оптимальным использованием созданных вами алгоритмов Встраивание машинно-обучаемой модели в веб-приложение для повышения ее общедоступности Обнаружение скрытых повторяющихся образов и структур в данных посредством кластерного анализа Организация данных с помощью эффективных методов предобработки и использование передовых практических подходов к оценке машинно-обучаемых моделей Анализ мнений для подробной интерпретации текстовых данных и информации из социальных сетей

Книга "Python Data Science Handbook" - это подробное руководство по самым разным вычислительным и статистическим методам, без которых немыслима любая интенсивная обработка данных, научные исследования и передовые разработки. Читатели, уже имеющие опыт программирования и желающие эффективно использовать Python в сфере Data Science, найдут в этой книге ответы на всевозможные вопросы, например: 1) как мне считать этот формат данных в мой скрипт? 2) Как преобразовать, очистить эти данные и манипулировать ими? 3) Как визуализировать данные такого типа? Как при помощи этих данных разобраться в ситуации, получить ответы на вопросы, построить статистические модели или реализовать машинное обучение?

Наука о данных становится неотъемлемой частью любой маркетинговой деятельности, и эта книга является живым портретом цифровых преобразований в маркетинге. Анализ данных и интеллектуальные алгоритмы позволяют автоматизировать трудоемкие маркетинговые задачи. Процесс принятия решений становится не только более совершенным, но и более быстрым, что имеет большое значение в постоянно ускоряющейся конкурентной среде. "Эта книга - живой портрет цифровых преобразований в маркетинге. Она показывает, как наука о данных становится неотъемлемой частью любой маркетинговой деятельности. Подробно описывается, как подходы на основе анализа данных и интеллектуальных алгоритмов способствуют глубокой автоматизации традиционно трудоемких маркетинговых задач. Процесс принятия решений становится не только более совершенным, но и более быстрым, что важно в нашей постоянно ускоряющейся конкурентной среде

Учебное пособие содержит материалы, необходимые для проведения инженерных расчетов с опорой на междисциплинарный подход STEM (русский термин МИТ — математика, информатика, техника). Изложение базируется на наглядных примерах из различных технических учебных дисциплин с использованием программ из группы Math CAD (Mathcad, Maple, Mathematica и SMath), а также экосистемы Python • Для широкого круга читателей, включая преподавателей, студентов и аспирантов высших технических учебных заведений, а также для школьников инженерных классов