Меню

Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными; Вильямс, 2017

от 1015 грн. до 1940 грн.

  • Издатель: Вильямс
  • ISBN: 978-5-9908910-8-1

  • EAN: 9785990891081

  • Книги: Операционные системы
  • ID: 1799925
Купить Купить в кредит

Описание Видео обзоры Характеристики (8) Цены (3) Отзывы (2)

Описание

Эта полноцветная книга - отличный источник информации для каждого, кто собирается использовать машинное обучение на практике. Ныне машинное обучение стало неотъемлемой частью различных коммерческих и исследовательских проектов, и не следует думать, что эта область - прерогатива исключительно крупных компаний с мощными командами аналитиков.

Эта книга научит вас практическим способам построения систем МО, даже если вы еще новичок в этой области. В ней подробно объясняются все этапы, необходимые для создания успешного проекта машинного обучения, с использованием языка Python и библиотек scikit-learn, NumPy и matplotlib. Авторы сосредоточили свое внимание исключительно на практических аспектах применения алгоритмов машинного обучения, оставив за рамками книги их математическое обоснование. Данная книга адресована специалистам, решающим реальные задачи, а поскольку область применения методов МО практически безгранична, прочитав эту книгу, вы сможете собственными силами построить действующую систему машинного обучения в любой научной или коммерческой сфере.

Видео Обзоры (5)

Введение в Машинное Обучение (Машинное Обучение: Zero to Hero, часть 1)

Введение в машинное обучение – Евгений Соколов

5 Лучших Книг По Data Science И Machine Learning

10 глупых вопросов СПЕЦИАЛИСТУ ПО МАШИННОМУ ОБУЧЕНИЮ И АНАЛИЗУ ДАННЫХ

1. Введение в Python. Курс "ВВЕДЕНИЕ В АНАЛИЗ ДАННЫХ" | Технострим


Характеристики (8)


ПараметрЗначение
Автор(ы)
ИздательВильямс
Год издания2017
Страниц480
Переплётмягкий
ISBN978-5-9908910-8-1
Размеры16,50 см × 23,50 см × 2,69 см
ТематикаОперационные системы


Сравнить цены (3)

Цена от 1015 грн. до 1940 грн. в 3 магазинах

МагазинЦенаНаличие
Bookovka UA
5/5
«Буковка» – це в першу чергу високий асортимент якісних книг відомих видань

Купить в кредит (2)


Компания Предложение
Prostocredit

Сума: від 500 до 6500 грн. Срок: 90 днів з наявністю пільгового періоду від 3 до 30 днів під знижену % ставку (з можливістю пролонгації пільгового кредиту необмеженої кількості раз) Процентна ставка: Пільгова 1,7%, Базова 2% Робота 24/7: заявки на кредит, видача кредиту

Aviracredit

Aviracredit - Онлайн кредит на картку до 6300 грн. Швидке рішення щодо заявки, гарний рівень узгодження заявок. Розмір виплати за перший виданий кредит - 227 грн.

Полезные онлайн-сервисы


Компания Предложение

Отзывы (2)


  • 5/5

    [Кратко]
    Книга подойдёт для как для новичков, в качестве отправной точки карьеры Data Science специалиста, так и для состоявшихся ML-инженеров, которым нужна шпаргалка по машинному обучению.

    [Минусы]
    Рассматривается по большей части одна библиотека.

    [Рецензия]
    Большинство литературы такого жанра либо глубоко засело в границах пары библиотек, либо чересчур поверхностно проходится по всей сфере ИИ, не говоря толком ничего. Автор этой книги как-то сумел соблюсти баланс, преподнося читателю теорию машинного обучения и разбавляя её листингами не очень большого размера, что несомненно является плюсом.
    Книга достаточно быстро обросла "бородой" из стикеров-закладок, так как автор не скупится на дельные советы касательно не только рассматриваемой библиотеки, но и ml-алгоритмов.
    Автор не добавляет в книгу контент, отходящий от темы, что не особо хорошо, однако он компенсирует ссылками на литературу, в которой та или иная тема лучше раскрыта.
    Даже после прочтения книги не хочется убирать ее в дальний ящик, так как описаны достаточно интересные идеи и лайфхаки.
    Подводя итог, можно отметить, что это одна из базовых книг для становления дата-сайентиста. (Но опытному разработчику наверняка тоже будет что почерпнуть)
    P.s.
    Отдельное спасибо переводчику за примечания и сноски.

    0
    0

  • 5/5

    С места в карьер! (с) - можно так начать отзыв.
    Как и указано в предисловии, книга предназначена для активного погружения в машинное обучение с использованием Python.
    Замечу, что книга не для новичков в программировании.
    Если вы знаете один из языков программирования и хотите покорять Python вселенную Data Science, то для этого придётся научиться программировать на Python. Т.е. крайне желательно иметь под рукой книгу/справочник по Python. Это важное отступление на мой взгляд, т.к. вам будет легче и комфортнее воспринимать код понимая синтаксис и семантику языка Python. Здесь я привожу своё видение, т.к. моя попытка изначально зайти к этой книге привела к тому, что надо было изучать матчать - язык Python
    )
    Авторы книги начиная уже с введения приводят код, показывая практическую реализацию каждой темы из ML.
    Код, пояснение, результат, разбор, анализ и вывод - в таком ключе построено повествование книги.
    Читатель сразу погружается в тему, параллельно повторяя код, модифицируя его, играясь с параметрами... (Конечно если он сядет за компьютер и будет вводить код или использовать готовые файлы с кодами, а не только читать книгу :)
    На мой взгляд книга имеет заслуженное право считаться введением в ML, т.к. прочитав почти 500 страниц и написав сотни-тысячи строк кода вы обязательно поймёте на практике, что такое ML и сможете двинуться дальше (выше и глубже) расширяя для себя горизонты Data Science...
    По оформлению.
    Мягкая обложка. Цветная печать очень помогает воспринимать изложение материала. Приятная на ощупь бумага.
    Для ознакомления привожу Полное содержание, Предисловие, Введение и завершающие параграфы.

    0
    0
Зарегистрируйтесь и получайте бонусы за покупки!



⬆ ❤ закладки (0) ✔ сравнение (0)