Прикладное машинное обучение без учителя с использованием Python; Вильямс, 2020
- Издатель: Диалектика
- ISBN: 978-5-907144-99-6
- Книги: Программирование
- ID: 6538914
Описание
По мнению многих отраслевых экспертов, обучение без учителя — передовой рубеж технологий искусственного интеллекта (ИИ) и, возможно, ключ к созданию сильного ИИ. Поскольку подавляющая часть накопленных в мире данных не размечена, к ним нельзя применять традиционное обучение с учителем. В то же время обучение без учителя позволяет успешно работать с неразмеченными наборами данных и выявлять заложенные в них закономерности, обнаружить которые человеку не под силу.
Автор книги показывает, как реализовать обучение без учителя на основе двух платформ Python: Scikit-learn и TensorFlow/Keras. Используя готовый код и практические примеры, специалисты по работе с данными смогут выявлять скрытые закономерности в информационных массивах, более глубоко анализировать деловые данные, обнаруживать аномалии, выполнять автоматическое конструирование признаков и генерировать синтетические наборы данных. Все, что потребуется от читателя, — знание программирования и предварительный опыт работы в области машинного обучения.
Основные темы книги:
Сравнение сильных и слабых сторон различных подходов к машинному обучению: с учителем, без учителя и с подкреплением
Запуск готового проекта машинного обучения
Создание системы обнаружения аномалий для выявления попыток мошенничества с банковскими картами
Кластеризация пользователей путем разбиения их на отчетливо различимые однородные группы
Обучение с частичным привлечением учителя
Построение рекомендательной системы фильмов с использованием ограниченных машин Больцмана
Генерирование синтетических изображений с помощью генеративно-состязательных сетей
Книга обсуждается в отдельном сообщении в блоге Виктора Штонда.
Об авторе
Анкур Пател — вице-президент компании 7Park Data, входящей в портфель активов инвестиционной компании Vista Equity Partners.
Вместе со своей командой разрабатывает программные продукты по обработке данных для хедж-фондов, а также систему MLaaS (машинное обучение как услуга), предназначенную для корпоративных клиентов.
Видео Обзоры (5)
Лекция 7. Обучение без учителя. Открытый курс OpenDataScience по машинному обучению mlcourse.ai
Лекция 3. Обучение без учителя
Прикладное машинное обучение 6. Введение в обучение с подкреплением
Машинное обучение в БИЗНЕСЕ! Применяем кластеризацию для магазина [Машинное обучение в Python]
Библиотеки машинного обучения на Python - Scikit learn and Pandas. "Школа Больших Данных"
Характеристики (12)
Параметр | Значение |
---|---|
Автор(ы) | Пател А. |
Переплет | Мягкая глянцевая |
Год издания | 2020 |
Издатель | Вильямс |
Кол-во страниц | 432 |
Возрастные ограничения | 12 |
Серия | Бестселлеры O`Reilly |
ISBN | 978-5-907144-99-6 |
Раздел | Программирование |
Количество страниц | 432 |
Формат | 165x235мм |
Вес | 0.58кг |
Сравнить цены (3)
Цена от 1052 грн. до 1671 грн. в 3 магазинах
Магазин | Цена | Наличие |
---|---|---|
Купить в кредит (2)
Компания | Предложение |
---|---|
Полезные онлайн-сервисы
Компания | Предложение |
---|
Отзывы (1)
- Пасько Дмитрий — 11 Марта 2021
Книга для полных новичков и абсолютно пустая
Из плюсов могу отметить очень неплохое введение про философию машинного обучения в самом начале и неплохое качество печати
А вот минусов уже куча: очень большой шрифт, много копипаста кода с минимальными изменениями (это всё просто увеличивает объем книги) + сама книга вообще ни о чём: прочитав название, я ожидал гайд по крутым фишкам обучения без учителя, а итоге там просто перечислены несколько моделей, какие-то подробности появляются только в тривиальных случаях (неприкольно в очередной раз читать, как же работает метод к-средних), код вроде приведён весь, только вот уникальностью мало чем отличается от оригинальных документаций
а еще есть такой прикол, что почти всю книгу автор рассматривает одну и ту же задачу, пытаясь решить ее разными моделями, только вот почти никогда ничего из этого не выходит - в итоге после 40 страниц имеем несколько параграфов про разные автокодировщики, которые, увы, ну вообще не смогли справиться с задачей
если бы книга стоила 300-400 рублей, для коллекции можно было бы взять, а за 2к+ не берите точно00