Машинное обучение для абсолютных новичков, Вводный курс, изложенный простым языком, Теобальд О., 2024

Машинное обучение для абсолютных новичков, Вводный курс, изложенный простым языком, Теобальд О., 2024.
     
   «Машинное обучение для абсолютных новичков» Оливера Теобальда — это идеальная книга для тех, кто хочет изучить основы машинного обучения (ML) без опыта программирования. Книга содержит основные алгоритмы ML, наглядные примеры, практические работы и обучение классической статистике. Руководство включает в себя материалы по загрузке бесплатных наборов данных, методы очистки и подготовки данных для анализа, основы работы нейронных сетей и многое другое.




Анатомия машинного обучения.
В заключительном разделе этой главы мы рассмотрим место машинного обучения в более широком ландшафте науки о данных и информатики, включая его связь с родительскими областями и смежными дисциплинами. Это важно, поскольку в специализированной литературе и на курсах по машинному обучению вам будут встречаться родственные термины. Кроме того, смежные дисциплины бывает трудно различить, особенно если речь идет о машинном обучении и извлечении данных.

Начнем с высокоуровневого представления. Машинное обучение, добыча данных, искусственный интеллект и компьютерное программирование относятся к области информатики, которая охватывает все, что связано с разработкой и использованием компьютеров. Внутри этого всеобъемлющего пространства информатики находится более узкая область — наука о данных, которая охватывает методы и системы извлечения знаний из данных с помощью компьютеров.

ОГЛАВЛЕНИЕ.
1. ПРЕДИСЛОВИЕ.
2. ЧТО ТАКОЕ МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ?.
Тренировочные и тестовые данные.
Анатомия машинного обучения.
3. КАТЕГОРИИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ.
Контролируемое обучение.
Неконтролируемое обучение.
Полуконтролируемое обучение.
Обучение с подкреплением.
Q-обучение.
4. ИНСТРУМЕНТЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ.
Отделение 1: Данные.
Отделение 2: Инфраструктура.
Отделение 3: Алгоритмы.
Визуализация.
Расширенный набор инструментов.
Отделение 1: Большие данные.
Отделение 2: Инфраструктура.
Отделение 3: Продвинутые алгоритмы.
5. ОЧИСТКА ДАННЫХ.
Отбор признаков.
Сжатие строк.
Прямое кодирование.
Биннинг.
Нормализация.
Стандартизация.
Отсутствующие данные.
6. РАЗБИЕНИЕ ДАННЫХ.
Перекрестная проверка.
Сколько данных мне нужно?.
7. ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ.
Наклон.
Формула линейной регрессии.
Пример расчета.
Множественная линейная регрессия.
Дискретные переменные.
Выбор переменных.
Контрольная работа.
Ответы.
8. ЛОГИСТИЧЕСКАЯ РЕГРЕССИЯ.
Контрольная работа.
Ответы.
9. МЕТОД K-БЛИЖАЙШИХ СОСЕДЕЙ.
Контрольная работа.
Ответы.
10. КЛАСТЕРИЗАЦИЯ МЕТОДОМ K-СРЕДНИХ.
Выбор значения k.
Контрольная работа.
Ответы.
11. СМЕЩЕНИЕ И ДИСПЕРСИЯ.
12. МАШИНЫ ОПОРНЫХ ВЕКТОРОВ.
Контрольная работа.
Ответы.
13. ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ.
Дилемма «черного ящика».
Построение нейронной сети.
Многослойные перцептроны.
Глубокое обучение.
Контрольная работа.
Ответы.
14. ДЕРЕВЬЯ РЕШЕНИЙ.
Построение дерева решений.
Вычисление энтропии.
Переобучение.
Бэггинг.
Метод случайного леса.
Бустинг.
Контрольная работа.
Ответы.
15. АНСАМБЛЕВОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ.
16. СРЕДА РАЗРАБОТКИ.
Импорт библиотек.
Импорт и предварительный просмотр набора данных.
Поиск нужной строки.
Вывод на экран названий столбцов.
17. ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ НА ЯЗЫКЕ PYTHON.
Импорт библиотек.
Импорт набора данных.
Очистка набора данных.
Процесс очистки.
Разбиение набора данных.
Выбор алгоритма и настройка его гиперпараметров.
Оценка результатов.
18. ОПТИМИЗАЦИЯ МОДЕЛИ.
Код оптимизированной модели.
Код для выполнения поиска по решетке.
ДАЛЬНЕЙШИЕ ШАГИ.
Видеоуроки.
Построение модели для прогнозирования стоимости домов на Python.
Прочие ресурсы.
Благодарность читателю.
Программа Bug Bounty.
Дополнительные ресурсы.
Машинное обучение.
Базовые алгоритмы.
Будущее искусственного интеллекта.
Программирование.
Рекомендательные системы.
Глубокое обучение.
Профессии будущего.
ПРИЛОЖЕНИЕ: ВВЕДЕНИЕ В PYTHON.
Комментарии.
Типы данных в Python.
Отступы и пробелы.
Арифметические операторы в Python.
Объявление переменных.
Импорт библиотек.
Импорт набора данных.
Вывод данных на экран.
Индексирование.
Нарезка.
ДРУГИЕ КНИГИ АВТОРА.
Курс на платформе Skillshare.
ПРЕДМЕТНЫЙ УКАЗАТЕЛЬ.

Купить .





Теги: учебник по программированию :: программирование :: Теобальд