Practical Guide to Applied Conformal Prediction in Python
Эта книга представляет собой практическое руководство по применению методов конформного предсказания (Conformal Prediction) в Python. Конформное предсказание — это мощный статистический подход для оценки неопределённости в прогнозах машинного обучения, сочетающий математическую строгость с практической простотой.
Автор, Валерий Манохин, является ведущим экспертом в этой области, защитившим диссертацию под руководством создателя метода — Владимира Вовка. Книга делает сложные теоретические концепции доступными для практикующих специалистов по data science и машинному обучению, предлагая интуитивно понятные объяснения и готовые к применению методики.
Издание охватывает широкий спектр приложений: от классических задач классификации и регрессии до анализа временных рядов, компьютерного зрения и языковых моделей. Особое внимание уделяется практической реализации в Python, что позволяет читателям немедленно применять полученные знания в своих проектах.
Книга будет незаменимым ресурсом для специалистов, стремящихся внедрить количественную оценку неопределённости (UQ) в свои модели машинного обучения — критически важный элемент для понимания надёжности прогнозов, обеспечения безопасности при развёртывании моделей и выявления их слабых мест на этапах разработки и тестирования.
