Сегодня машинное обучение — основной практический аппарат для применения искусственного интеллекта. Книга, основанная на стэнфордском учебном курсе, не ограничивается разбором конкретных библиотек, а описывает высокоуровневый подход к разработке систем машинного обучения, который упрощает их поддержку и развитие, позволяет избежать переобучения, искажения результатов. Рассказано, как сделать новую систему машинного обучения или нейронную сеть надёжной, репрезентативной и расширяемой, а также качественно доработать уже существующие системы. Также показано, как подобрать библиотеки и алгоритмы с учётом имеющегося множества данных и действующих бизнес-требований, конструировать признаки и отслеживать метрики.
Книга адресована программистам и специалистам по data science.









Подписаться на RSS ленту ГДЗ, ЕГЭ, ГИА, подготовка к экзаменам, книги, готовые домашние задания, наука и обучение, анекдоты, презентации, словари, все для преподавателей, школьников для всех классов и студентов всех курсов. А ты Нашёл то, что тебе нужно?