Python для машинного обучения: классическое и глубокое обучение на Python с использованием TensorFlow 2 и scikit-learn

Эта книга представляет собой практическое руководство по машинному и глубокому обучению с использованием языка Python и современных библиотек. Авторы, известные специалисты в области Data Science, предлагают систематический подход к изучению методов машинного обучения, начиная с классических алгоритмов и заканчивая глубокими нейронными сетями.

Основное внимание уделено практическому применению библиотек scikit-learn для классического машинного обучения и TensorFlow 2 для глубокого обучения. Книга охватывает весь процесс работы с данными: от предварительной обработки и визуализации до построения, оценки и развертывания моделей. Рассматриваются как контролируемые, так и неконтролируемые методы обучения.

Издание подходит для широкого круга читателей: от начинающих специалистов, желающих освоить машинное обучение на Python, до опытных практиков, которые хотят углубить свои знания в области глубокого обучения и современных фреймворков. Книга содержит множество примеров кода и практических советов по решению реальных задач.

Особенностью книги является баланс между теорией и практикой. Авторы объясняют ключевые концепции машинного обучения, но основной акцент делают на их реализации с помощью Python. Это делает материал доступным и полезным для непосредственного применения в проектах по анализу данных и искусственному интеллекту.