Рассмотрен полный каскад разработки моделей искусственного интеллекта. Проанализирована область Data Science, из которой выделены все необходимые для прикладной сферы алгоритмы машинного обучения, расположенные по уровню возрастания сложности работы с ними. Для студентов, изучающих информационные технологии. Может быть полезно как начинающим программистам, так и специалистам высокого уровня.
ПОНЯТИЕ ETL ETL (Extract, Transformer, Load).
Процесс ETL - Extract, Transform, Load. В переводе с английского оригинала звучит как «Выбрать, Преобразовать, Загрузить» - процесс препреподготовки данных, когда нам необходимо понять всё ли у нас готово для того, чтобы начинать работать с моделью. Процесс ETL обычно включает некоторый первичный анализ исходных данных. Допустим, у нас существуют данные по энергопотреблению зданий, но в них нет погодных данных в выборке. У нас есть гипотеза, что наличие погодных данных так или иначе позволит уточнить модель. В таком случае, на этапе процесса ETL необходимо добавить погодные и гидрометеорологические данные, чтобы ими обогатить модель и проверить больше гипотез на этапе построения модели.
ОГЛАВЛЕНИЕ.
Предисловие.
Часть 1.Процесс машинного обучения.
Часть 2.Метрики и модели общие.
Часть практических навыков к 1-2.
Часть 3.Модели линейной регрессии.
Часть практических навыков к 3.
Часть 4. Модели классификации и её метрики.
Часть практических навыков к 4.
Часть 5.Ансамблевые модели.
Часть практических навыков к 5.
Часть 6.Продвинутые ансамбли.
Часть практических навыков к 6.
Часть 7.Искусственные нейронные сети.
Часть практических навыков к 7.
Часть 8.Обучение нейросети.
Часть практических навыков к 8.
Часть 9.Архитектуры сверточных нейросетей.
Часть практических навыков к 9.
Библиографический список.
Бесплатно скачать электронную книгу в удобном формате, смотреть и читать:
Скачать книгу Алгоритмы Data Science и их практическая реализация на Python, Учебное пособие, Протодьяконов А.В., Пылов П.А., Садовников В.Е., 2022 - fileskachat.com, быстрое и бесплатное скачивание.
Скачать pdf
Ниже можно купить эту книгу по лучшей цене со скидкой с доставкой по всей России.Купить эту книгу
Скачать - pdf - Яндекс.Диск.
Дата публикации:
Теги: Протодьяконов :: Пылов :: Садовников :: машинное обучение :: искусственный интеллект :: учебник по машинному обучению
Смотрите также учебники, книги и учебные материалы:
Следующие учебники и книги:
- Машинное обучение на R, Экспертные техники для прогностического анализа, Ланц Б., 2020
- Машинное обучение без лишних слов, Бурков А., 2020
- Бизнес-моделирование и анализ данных, Решение актуальных задач с помощью Microsoft Excel, Уэйн В., 2021
- Kafka Streams в действии, Приложения и микросервисы для работы в реальном времени, Беджек Б., 2020
Предыдущие статьи:
- System Design, Машинное обучение, Подготовка к сложному интервью, Сюй А., Аминиан А., 2024
- PyTorch, Освещая глубокое обучение, Стивенс Э., Антига Л., Виман Т., 2022
- Python и машинное обучение, Машинное и глубокое обучение с использованием Python, scikit-learn и TensorFlow, Рашка С., Мирджалили В., 2020
- Python для data science, Васильев Ю., 2023