Uczenie maszynowe
Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury
- Szczegóły
- Kategoria: Uczenie maszynowe
Uczenie maszynowe jest dziś wykorzystywane w różnych dziedzinach życia: w biznesie, w polityce, w organizacjach non profit i oczywiście w nauce. Samouczące się algorytmy maszynowe stanowią wyjątkową metodę przekształcania danych w wiedzę. Powstało sporo książek wyjaśniających sposób działania tych algorytmów i prezentujących nieraz spektakularne przykłady ich wykorzystania.
Do dyspozycji pozostają też narzędzia przeznaczone do tego rodzaju zastosowań, takie jak biblioteki Pythona, w tym pandas i scikit-learn. Problemem pozostaje implementacja rozwiązań codziennych problemów związanych z uczeniem maszynowym.
Z tej książki najwięcej skorzystają profesjonaliści, którzy znają podstawowe koncepcje związane z uczeniem maszynowym. Osoby te potraktują ją jako przewodnik ułatwiający rozwiązywanie konkretnych problemów napotykanych podczas codziennej pracy z uczeniem maszynowym.
Dzięki zawartym tu recepturom takie zadania jak wczytywanie danych, obsługa danych tekstowych i liczbowych, wybór modelu czy redukcja wymiarowości staną się o wiele łatwiejsze do wykonania. Każda receptura zawiera kod, który można wstawić do swojego programu, połączyć lub zaadaptować według potrzeb. Przedstawiono także analizy wyjaśniające poszczególne rozwiązania i ich kontekst. Z tą książką płynnie przejdziesz od rozważań teoretycznych do opracowywania działających aplikacji i praktycznego korzystania z zalet uczenia maszynowego.
Receptury w tej książce dotyczą:
- wektorów, macierzy i tablic,
- obsługi danych liczbowych i tekstowych, obrazów, a także związanych z datą i godziną,
- redukcji wymiarowości za pomocą wyodrębniania i wyboru cech,
- oceny i wyboru modelu oraz regresji liniowej i logistycznej,
- maszyn wektorów nośnych (SVM), naiwnej klasyfikacji bayesowskiej, klasteryzacji i sieci neuronowych,
- zapisywania i wczytywania wytrenowanych modeli.
Uczenie maszynowe w Pythonie - użyj sprawdzonych receptur kodu!
Dr Chris Albon jest analitykiem danych i politologiem. Od ponad dziesięciu lat stosuje statystykę, sztuczną inteligencję i inne zdobycze informatyki w polityce, socjologii i przy zarządzaniu akcjami humanitarnymi. Obecnie pracuje dla Devoted Health — wykorzystuje naukę o danych i maszynowe uczenie w celu rozwiązania problemów amerykańskiego systemu ochrony zdrowia. Wcześniej był głównym analitykiem danych w kenijskim startupie BRCK .
Pobierz darmowy fragment
Rozmiar: 2,2 MB
- Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV - [05 czerwiec 2024]
- Wnioskowanie i związki przyczynowe w Pythonie. Nowoczesne uczenie maszynowe z wykorzystaniem bibliotek DoWhy, EconML, PyTorch i nie tylko - [28 maj 2024]
- Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. Wydanie II - [24 kwiecień 2024]
- Eksploracja danych za pomocą Excela. Metody uczenia maszynowego krok po kroku - [13 luty 2024]
- Analityk danych. Przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym - [26 październik 2023]
