Машинное обучение на табличных данных: XGBoost, глубокое обучение и ИИ

Эта книга представляет собой практическое руководство по применению машинного обучения для анализа табличных бизнес-данных. Авторы, Марк Райан и Лука Массарон, описывают современные методы, включая градиентный бустинг (XGBoost), глубокое обучение и генеративный ИИ, для решения таких задач, как прогнозирование спроса, выявление мошенничества и персонализированный маркетинг.

Книга разделена на три части. Первая часть знакомит с основами табличных данных и датасетов, а также с концепциями машинного и глубокого обучения. Вторая часть посвящена классическим алгоритмам, деревьям решений и градиентному бустингу, включая продвинутые методы обработки признаков и полный пример применения XGBoost.

Третья часть охватывает глубокое обучение для табличных данных: лучшие практики, развертывание модели с помощью Python и Flask, построение пайплайнов машинного обучения и комбинацию градиентного бустинга с глубоким обучением. В приложениях рассматриваются гиперпараметры классических моделей и методы k ближайших соседей и опорных векторов.

Книга предназначена для специалистов по данным, аналитиков и разработчиков, желающих освоить практические методы машинного обучения для модернизации анализа бизнес-данных. Примеры кода и реальные кейсы помогут применить полученные знания на практике.