Машинное обучение

В последние годы машинное обучение вышло на уровень большого бизнеса: компании активно используют его для зарабатывания денег, прикладные исследования бурно развиваются, а неутомимые разработчики используют любую возможность повысить свой уровень владения этой тематикой.

Данная книга рассчитана на тех, кто хочет решать самые разнообразные задачи при помощи машинного обучения. Как правило, для этого нужен Python, поэтому в примерах кода используется этот язык, а также библиотеки pandas и scikit-learn. Вы познакомитесь с основными понятиями ML, такими как сбор данных, моделирование, классификация и регрессия, а главное, получите практический опыт обработки реальных данных.

Книга состоит из двух частей. Первая часть охватывает последовательность действий при машинном обучении: от сбора данных до оценки и оптимизации модели. Вторая часть посвящена практическому применению: рассматриваются примеры с чаевыми для таксистов, обработкой естественного языка, цифровой рекламой и масштабированием процесса машинного обучения. В приложении приведены популярные алгоритмы машинного обучения.