Описание
Основы машинного обучения для предсказательной аналитики данных — это учебник, который предлагает подробное введение в подходы машинного обучения, используемые в предсказательной аналитике данных. Книга охватывает как теоретические концепции, так и практические приложения, что делает её подходящей как для студентов, так и для профессионалов. Она включает объяснительные примеры и кейс-стадии, которые иллюстрируют применение моделей машинного обучения в бизнес-контекстах.
Читать далее
Второе издание этой книги вводит недавние достижения в области машинного обучения, включая новую главу о глубоких нейронных сетях и дополнительные главы о неконтролируемом обучении и обучении с подкреплением. Книга разработана так, чтобы быть доступной, предоставляя нетехнические объяснения идей, лежащих в основе каждого подхода, прежде чем углубляться в математические модели и алгоритмы.
Авторы Джон Д. Келлехер, Брайан Мак Ними и Айфа Дарси вносят свой опыт в книгу, предлагая идеи в области машинного обучения. Джон Д. Келлехер является академическим лидером в Технологическом университете Дублина, Брайан Мак Ними — доцентом в Университетском колледже Дублина, а Айфа Дарси — генеральным директором Krisolis, компании по аналитике данных.
Книга доступна в твердых и электронных форматах, издана MIT Press. Она может использоваться как учебник на вводном уровне или как справочник для профессионалов, стремящихся углубить свои знания в области предсказательной аналитики данных.
- КатегорияПрогнозирование и предиктивная аналитика
О книге
Всестороннее введение в машинное обучение
Фокус на предсказательной аналитике данных
Включает примеры и кейс-стадии
Охватывает недавние достижения в машинном обучении
Новые главы о глубоких нейронных сетях, неконтролируемом обучении и обучении с подкреплением
Доступные объяснения сложных концепций
Подходит для студентов и профессионалов
Написано экспертами в данной области
Для кого эта книга
- Прогнозирование цен
- Оценка рисков
- Прогнозирование поведения клиентов
- Классификация документов
- Формулирование бизнес-проблем
