Машинное обучение становится ключевым фактором успеха в повседневной жизни, бизнесе и науке. Эта книга - комплексное руководство по анализу табличных данных с помощью машинного обучения. Она полезна для бизнеса, руководителей проектов и всех, кто интересуется данной темой. Книга рассматривает классические алгоритмы, ансамблирование, AutoML и нейронные сети. Охватывает предобработку данных, отбор признаков, разработку и валидацию моделей, внедрение и мониторинг решений, а также этику и законодательные требования. Практические примеры и пошаговые инструкции помогут разобраться в процессе разработки проектов машинного обучения. Книга подходит для людей с разным уровнем опыта, от новичков до опытных специалистов, предлагая материалы различного уровня сложности.

техническая литература

естественные науки

технические науки

технический анализ

математика

искусственный интеллект

бизнес-аналитика

анализ информации

машинное обучение

учебные таблицы

Табличное мастерство. Осваиваем модели машинного обучения для анализа табличных данных

Искусство общения с AI: Мастерство создания инструкций для языковых моделей

Оценка качества моделей машинного обучения: выбор, интерпретация и применение метрик

ChatGPT для саморазвития: Освоения программирования, консалтинга и изучения иностранных языков

Финансовое прогнозирование без программирования: Практическое руководство по Orange Data Mining (Time series)

Реализация проекта машинного обучения от A до Я на примере приложения для обобщения текста

Интеллектуальный репетитор: Как использовать большие языковые модели для обучения детей без затрат на дорогостоящих репетиторов

Логика для жизни: ваш путеводитель в мире критического мышления