Программирование на Python для машинного обучения: от основ до создания интеллектуальных приложений

Эта книга представляет собой практическое руководство по применению языка Python для решения задач машинного обучения. Автор последовательно ведет читателя от базовых концепций программирования на Python к освоению ключевых библиотек и фреймворков для Data Science и ML, таким как NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow и PyTorch.

Основное внимание уделяется практической реализации алгоритмов машинного обучения, включая регрессию, классификацию, кластеризацию, работу с нейронными сетями и глубокое обучение. Каждая тема подкреплена примерами кода, упражнениями и реальными кейсами, что позволяет закрепить теоретические знания на практике.

Книга также охватывает важные аспекты подготовки данных, их визуализации, оценки моделей и развертывания готовых решений. Она предназначена для широкого круга читателей: от студентов и начинающих программистов, желающих войти в сферу Data Science, до практикующих разработчиков, стремящихся систематизировать и углубить свои знания в области машинного обучения с использованием Python.