Кацов И Машинное обучение для бизнеса и маркетинга

Машинное обучение часто используется для построения прогностических моделей путем извлечения шаблонов из больших наборов данных. Эти модели используются в приложениях для прогнозирования данных, включая прогнозирование цен, оценку риска, прогнозирование поведения клиентов и классификацию документов. Этот вводный учебник предлагает подробное и целенаправленное рассмотрение наиболее важных подходов к компьютерному обучению, используемых в интеллектуальном анализе данных, охватывающих как теоретические концепции, так и практические приложения. Формальный математический материал дополняется пояснительными примерами, а примеры исследований иллюстрируют применение этих моделей в более широком контексте бизнеса. После обсуждения перехода от подготовки данных до понимания решения в книге описываются четыре подхода к компьютерному обучению: информационное обучение, обучение на основе сходства, вероятностное обучение и обучение на основе ошибок

Книга представляет собой учебник по машинному обучению с акцентом на коммерческие приложения. Она предлагает подробное описание наиболее важных подходов к машинному обучению, используемых в интеллектуальном анализе данных, охватывающих как теоретические концепции, так и практические приложения. Формальный математический материал дополняется пояснительными примерами, а примеры исследований иллюстрируют применение этих моделей в более широком контексте бизнеса

Книга посвящена практике применения машинного обучения с целью создания мощных алгоритмических стратегий для успешной торговли на финансовых рынках. Изложены базовые принципы работы с данными: оценивание наборов данных, доступ к данным через API на языке Python, доступ к финансовым данным на платформе Quandl и управление ошибками предсказания. Рассмотрены построение и тренировка алгоритмических моделей с помощью Python-библиотек pandas, Seaborn, StatsModels и sklearn и построение, оценка и интерпретация моделей AR(p), MA(q) и ARIMA(p, d, q) с использованием библиотеки StatsModels. Описано применение библиотеки PyMC3 для байесового машинного обучения, библиотек NLTK, sklearn (Scikit-learn) и spaCy для назначения отметок финансовым новостям и классифицирования документов, библиотеки Keras для создания, настройки и оценки нейронных сетей прямого распространения, рекуррентных и сверточных сетей

Переход от бумажных носителей информации к цифровым, вызванный повсеместным использованием информационных и телекоммуникационных технологий, открывает перспективы для работы с постоянно возрастающим объемом информации и возможностью извлечения знаний из слабоструктурированного массива данных. Несмотря на относительно небольшой срок активного применения в промышленности цифровых носителей, объем данных на них растет год от года в геометрической прогрессии, что является следствием преобразования и перевода данных из различных областей жизнедеятельности человека в цифровой вид. К 2016 году накопленное количество данных оценивалось в 16 зеттабайт, но по прогнозам аналитической компании IDC к 2025 году объем всех данных достигнет отметки в 163 зеттабайт

Машина шлифовальная для стен Felisatti МШ-750Э 381.5.1.00–это незаменимый инструмент строителей и отделочников. С его помощью можно шлифовать стены и потолки по сухой поверхности. Головки шлифмашины движутся в двух плоскостях, за счет плотного прилегания к обрабатываемой поверхности качество работ на высоте. Предусмотрена функция подключения пылесоса, это позволяет поддерживать чистоту на рабочем месте. На всасывающем шланге установлена защитная вилка, которая выполняет функцию опоры для инструмента во время паузы в работе. Для обеспечения безопасности шлифовальная тарелка оборудована щеточным сегментом. Удлинитель рукоятки дает возможность работать без использования стремянки. Если во время работы важен полный контроль над рабочей зоной, то следует использовать дополнительную рукоятку, которая покрыта специальными резиновыми накладками

Машина тестораскаточная для пиццы, ? 420мм

Все, что вам действительно нужно знать о машинном обучении, может уместиться на паре сотен страниц. Начнем с простой истины: машины не учатся. Типичное «машинное обучение» заключается в поиске математической формулы, которая при применении к набору входных данных (называемых «обучающими данными») даст желаемые результаты • Андрей Бурков постарался дать все необходимое, чтобы каждый мог стать отличным современным аналитиком или специалистом по машинному обучению. То, что удалось вместить в пару сотен страниц, в других книгах растянуто на тысячи. Типичные книги по машинному обучению консервативны и академичны, здесь же упор сделан на алгоритмах и методах, которые пригодятся в повседневной работе